1. 面试官：如果您需要同时考虑模型的准确率和召回率，您会如何选择合适的评估指标？为什么？

2. 面试官：您如何解释模型的混淆矩阵以及如何利用混淆矩阵来评估模型性能？

3. 面试官：您发现了一个模型的AUC-ROC曲线呈现出奇怪的形状，您认为可能是什么原因？需要如何处理？

4. 面试官：解释什么是模型的F1分数，它的应用场景是什么？

5. 面试官：在不平衡的数据集中，您会如何选择合适的评估指标来评估模型性能？

6. 面试官：解释什么是模型的Gini系数，以及它与AUC-ROC之间的关系？

7. 面试官：在模型评估过程中，您发现某一类别的样本数量较少，您会如何调整模型评估指标以更好地反映这种不平衡？

8. 面试官：什么是模型的预测间隔 (Prediction Interval)？它在模型评估中的作用是什么？

9. 面试官：您会如何解释模型的平均精度均衡 (Mean Average Precision)？它对模型性能评估有何影响？

10. 面试官：解释什么是模型的偏差-方差权衡 (Bias-Variance Tradeoff)？在模型评估与调优中，如何处理偏差和方差的问题？