1. 面试官：介绍一下交叉验证 (Cross-Validation) 是什么，以及它在模型选择中的作用。

2. 面试官：请解释一下网格搜索 (Grid Search) 是如何工作的，并举一个实际案例说明网格搜索在模型选择中的重要性。

3. 面试官：谈谈模型选择中的偏差-方差权衡 (Bias-Variance Tradeoff) 是什么，以及如何在模型选择过程中进行权衡。

4. 面试官：你认为模型评估指标在模型选择中的重要性如何？给出至少3个常用的模型评估指标并解释它们的意义。

5. 面试官：什么是奥卡姆剃刀原则 (Occam's Razor)？它与模型选择有什么关系？

6. 面试官：模型选择中的正则化是什么？它有哪些作用？

7. 面试官：如何使用学习曲线 (Learning Curve) 对模型进行评估和选择？

8. 面试官：解释一下交叉验证中的留一法交叉验证 (Leave-One-Out Cross-Validation) 是如何工作的，它的优缺点是什么？

9. 面试官：请简要说明模型选择中的Bagging和Boosting方法，并比较它们的区别与适用场景。

10. 面试官：在模型选择中，如何利用平均验证 (Ensemble Validation) 来提高模型性能？