1. 面试官：请解释并区分模型评估中的准确率（Accuracy）和精确率（Precision）的含义及应用场景。

2. 面试官：如何使用ROC曲线和AUC值来评估机器学习模型的性能？请详细解释。

3. 面试官：讨论F1分数在模型评估中的作用以及与其他评估指标的比较。

4. 面试官：请解释混淆矩阵（Confusion Matrix）在模型评估中的作用，并通过示例说明其应用。

5. 面试官：针对不平衡数据集，讨论如何使用PR曲线和AUC-PR值来评估模型性能。

6. 面试官：什么是召回率（Recall）和真正例率（True Positive Rate），它们在模型评估中的作用是什么？

7. 面试官：讨论模型评估中的交叉验证方法以及它们在提高模型泛化能力中的作用。

8. 面试官：如何使用Grid Search优化超参数，并说明该方法在模型调优中的重要性。

9. 面试官：解释模型的偏差和方差，并讨论如何通过学习曲线评估模型的偏差和方差情况。

10. 面试官：讨论在实际项目中如何设计一个完整的模型评估和监控的流程，包括评估指标的选择、数据集划分、模型评估和监控周期等。