1. 面试官：描述一种非常规的模型选择方法，并解释其优势。

2. 面试官：比较交叉验证和留出验证的优缺点，并说明在什么情况下使用哪种验证方法。

3. 面试官：从贝叶斯观点出发，说明模型选择的原则和方法。

4. 面试官：探讨在模型评估中如何处理不平衡的数据集问题。

5. 面试官：如何利用信息准则（如AIC、BIC）进行模型选择？

6. 面试官：介绍一种非参数方法用于模型选择，并解释其适用性。

7. 面试官：解释模型选择中的过拟合问题，并提出相应的解决方案。

8. 面试官：讨论模型评估中的偏差-方差权衡，并给出实际案例说明。

9. 面试官：提出一种创新的模型评估指标，并说明其在实际中的应用价值。

10. 面试官：从集成学习的角度，探讨模型选择和评估的新思路。