正確答案是：C: 均方誤差。

### 專業(yè)分析：

線性回歸是一種用于數(shù)值預(yù)測的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，其目標(biāo)是描述自變量與因變量之間的線性關(guān)系。評(píng)估線性回歸模型的好壞，通常使用回歸任務(wù)的專用指標(biāo)，而不是分類任務(wù)的指標(biāo)。下面對各選項(xiàng)進(jìn)行分析：

- **A: 準(zhǔn)確率**
準(zhǔn)確率（Accuracy）是用于分類任務(wù)的評(píng)估指標(biāo)，表示模型預(yù)測正確的樣本數(shù)占總樣本數(shù)的比例。對于線性回歸來說，準(zhǔn)確率并不是合適的評(píng)估指標(biāo)。

- **B: 召回率**
召回率（Recall）同樣是用于分類問題的指標(biāo)，尤其在不平衡數(shù)據(jù)集的情況下較為重要。它表示在所有實(shí)際為正的樣本中，被正確預(yù)測為正的比例。在線性回歸中不使用召回率。

- **C: 均方誤差（Mean Squared Error, MSE）**
均方誤差是回歸問題中常用的評(píng)估指標(biāo)，通過計(jì)算預(yù)測值與真實(shí)值之差的平方的平均值來衡量模型的性能。MSE越小，表示模型的預(yù)測結(jié)果與實(shí)際結(jié)果越接近，是評(píng)估線性回歸模型好壞的常用指標(biāo)。

- **D: 混淆矩陣**
混淆矩陣是用于評(píng)估分類模型性能的工具，它列出了預(yù)測和真實(shí)標(biāo)記的分類情況。在線性回歸問題中不使用混淆矩陣。

因此，對于線性回歸模型，均方誤差是適用的評(píng)估指標(biāo)。