1. 面试官：在模型评估中，什么是误差分析，它对模型评估有什么作用？

2. 面试官：介绍一种针对不平衡数据集的模型评估方法，并说明其优缺点。

3. 面试官：在模型评估中，什么是ROC曲线和AUC值，它们如何帮助评估模型性能？

4. 面试官：分别解释模型评估中的Precision、Recall和F1 Score指标，以及它们在实际应用中的影响。

5. 面试官：讨论混淆矩阵在模型评估中的重要性和用途，并举例说明。

6. 面试官：解释模型评估中的交叉验证方法，以及它在模型评估和调优中的作用。

7. 面试官：介绍一种基于模型不确定性的评估方法，如蒙特卡洛方法或贝叶斯方法，并说明其应用场景与优劣。

8. 面试官：在模型评估中，什么是模型鲁棒性，它在模型调优中有何重要性？

9. 面试官：讨论模型评估中的过拟合和欠拟合问题，以及针对这些问题的调优方法。

10. 面试官：思考在模型评估中如何处理时间序列数据的特殊性，以及相应的评估指标与方法。