1. 面试官：什么是过拟合和欠拟合？请解释它们的区别和相似之处。

2. 面试官：在机器学习中，如何判断模型是否出现了过拟合或欠拟合？请描述一种可靠的评估方法。

3. 面试官：请解释过拟合和欠拟合对模型的影响，以及如何通过调整模型的参数来解决这些问题。

4. 面试官：你如何在训练模型时避免出现过拟合和欠拟合？请分享一些有效的方法和技巧。

5. 面试官：在实际项目中，你遇到过哪些典型的过拟合和欠拟合问题？以及你是如何解决的？

6. 面试官：过拟合和欠拟合如何影响模型的泛化能力？请提供具体的例子进行说明。

7. 面试官：什么是正则化？它是如何帮助解决过拟合和欠拟合问题的？请详细解释。

8. 面试官：解释交叉验证的概念，并说明它在评估模型过拟合和欠拟合方面的作用。

9. 面试官：对于一个高维数据集，你会如何处理过拟合和欠拟合问题？请提供具体的优化技巧。

10. 面试官：如果一个模型出现了过拟合和欠拟合，你会如何利用集成学习来改善性能？请描述你的方法。