1. 面试官：请解释混淆矩阵的概念和作用。

2. 面试官：在混淆矩阵中，True Positive（真阳性）和False Positive（假阳性）分别代表什么？

3. 面试官：如何计算混淆矩阵的准确率和召回率？

4. 面试官：探讨混淆矩阵中的False Negative（假阴性）和True Negative（真阴性）的含义及其重要性。

5. 面试官：解释一下ROC曲线是什么，以及它在模型性能评估中的作用。

6. 面试官：ROC曲线下的AUC（Area Under the Curve）是如何计算的，以及它代表什么？

7. 面试官：混淆矩阵和ROC曲线在模型评估中的联系和区别是什么？

8. 面试官：在实际情况中，如何根据混淆矩阵和ROC曲线选择合适的模型？

9. 面试官：探讨在不平衡数据集中，混淆矩阵和ROC曲线的应用和局限性。

10. 面试官：如何对模型进行改进，以解决混淆矩阵和ROC曲线所揭示的问题？