1. 面试官：如何利用交叉验证来评估模型的性能？

2. 面试官：详细解释解释ROC曲线和AUC值的含义以及它们在模型评估中的作用。

3. 面试官：介绍一种基于混淆矩阵的模型评估方法，并指出其优缺点。

4. 面试官：阐述模型评估中的偏差-方差权衡问题，并提出应对方案。

5. 面试官：你能否介绍一种新颖的模型评估指标，可以在非标准评估情况下更好地评估模型性能？

6. 面试官：谈谈模型评估中的过拟合和欠拟合现象，以及相应的调节方法。

7. 面试官：讨论模型评估中的意外数据泄露问题，并提出应对措施。

8. 面试官：针对高维数据情况下的模型评估，你有何特殊的建议和方法？

9. 面试官：介绍一种基于置信区间的模型评估方法，并说明其适用场景。

10. 面试官：你认为模型评估中最容易被忽略的问题是什么？