1. 面试官：如果你有一个非常不平衡的数据集，你会如何选择模型评估指标？为什么？

2. 面试官：你知道哪些模型评估指标可以用于处理多分类问题？请详细说明。

3. 面试官：如何利用模型评估指标来分析模型在不同类别上的表现差异？

4. 面试官：解释模型评估指标中的ROC曲线和AUC值的含义，以及它们在实际中的应用。

5. 面试官：你认为模型评估指标中的F1 Score比Accuracy更重要吗？为什么？

6. 面试官：在评估回归模型时，你会选择哪些模型评估指标？请解释。

7. 面试官：如何处理在模型评估中遇到的过拟合和欠拟合问题？

8. 面试官：模型评估指标中的Precision和Recall之间有什么区别？你在什么情况下会更关注Precision，而在什么情况下会更关注Recall？

9. 面试官：请解释如何使用模型评估指标来选择最佳模型并进行调优。

10. 面试官：在模型评估中，你认为哪些因素可能会导致模型评估指标的偏差？如何避免这些偏差？