1. 面试官：如何确定分类模型的最佳性能指标？

2. 面试官：介绍一种不常见的模型评估方法，并说明其优缺点。

3. 面试官：如何在多个指标之间进行权衡，选择最佳的模型？

4. 面试官：解释模型的偏差和方差，并说明它们在模型选择中的作用。

5. 面试官：举例说明模型选择中的超参数调优过程，并提出一种创新的超参数调优方法。

6. 面试官：如何评估非平衡数据集上的分类模型性能？

7. 面试官：介绍模型集成方法，以及如何选择合适的集成算法。

8. 面试官：如何评估回归模型的预测效果，并举例说明评估指标的计算过程。

9. 面试官：讨论模型评估中的交叉验证方法，并说明其在模型选择中的重要性。

10. 面试官：提出一种特征选择的创新方法，并解释其在模型选择中的作用。