1. 面试官：请解释 ROC 曲线是什么，它的优势和局限性是什么？

2. 面试官：谈谈你对 Kappa 统计量的理解和它在模型评估中的作用？

3. 面试官：讨论 AIC 和 BIC 准则在模型选择中的应用，以及它们的区别和优劣势？

4. 面试官：如何使用交叉验证来评估模型的性能？请解释交叉验证的原理和常见的几种交叉验证方法？

5. 面试官：说明模型的泛化能力是什么？如何评估模型的泛化能力？

6. 面试官：探讨模型偏差和方差之间的权衡关系，以及在模型选择中如何考虑和平衡这两个因素？

7. 面试官：什么是奥卡姆剃刀原则？它在模型选择中的作用是什么？

8. 面试官：如何选择适当的评估指标来衡量分类模型的性能？

9. 面试官：请阐述稀疏模型和稀疏矩阵的概念，以及它们在模型评估和选择中的作用？

10. 面试官：讨论模型选择中的过拟合和欠拟合问题，以及解决这些问题的方法和技术？