1. 面试官：针对交叉验证的目标函数进行说明，并举例说明在不同模型评估场景中的应用。

2. 面试官：通过具体案例说明模型稳定性评估的重要性及其对模型改进的指导作用。

3. 面试官：简要说明 LOOCV（Leave-One-Out Cross-Validation）的原理及适用场景。

4. 面试官：深入解释 K-fold 交叉验证的优势和劣势，并结合实际进行讨论。

5. 面试官：介绍留出法（Holdout Method）与交叉验证的区别，并分析它们在模型评估中的适用性。

6. 面试官：探讨模型评估中过拟合与欠拟合的影响，利用交叉验证技术进行模型诊断和改进。

7. 面试官：分析采用交叉验证时，数据集大小对评估结果的影响，并提出有效应对策略。

8. 面试官：解释模型评估中的偏差和方差，讨论在交叉验证过程中如何平衡二者。

9. 面试官：详细说明Bootstrap方法在模型评估中的作用及其优缺点。

10. 面试官：综述不同交叉验证方法（如Stratified K-Fold、Repeated K-Fold等）的原理及适用场景。