1. 面试官：针对机器学习模型评估，如何设计一种基于贝叶斯优化的超参数调优策略？

2. 面试官：如何使用自适应采样方法来有效评估模型的性能，防止过拟合和欠拟合？

3. 面试官：解释如何使用Matthews相关系数（MCC）来评估分类器的性能，并说明其优点和局限性？

4. 面试官：推导出交叉验证与自助法（bootstrap）的关系和区别，并分析它们在模型评估中的适用场景。

5. 面试官：设计一种新颖的模型评估方法，可以在样本量少的情况下准确评估模型性能，并防止过度拟合。

6. 面试官：如何使用置信区间来评估模型预测结果的稳定性，以及如何解释置信区间的意义？

7. 面试官：探讨如何有效地对模型评估中的度量标准进行加权，以解决不同类型错误的不平衡问题。

8. 面试官：阐述如何在模型评估过程中考虑到数据分布的不平衡情况，并提出一种解决方案。

9. 面试官：结合时间序列模型，说明如何有效地评估模型的长期稳定性和预测性能。

10. 面试官：探索如何在模型评估中结合领域知识和先验信息，以提高评估的准确性和实用性。