在時(shí)間序列模型的評(píng)估中，我們通常使用連續(xù)的誤差度量，如均方誤差 (MSE)，平均絕對(duì)誤差 (MAE) 或平均絕對(duì)百分比誤差 (MAPE)。這些度量可以捕獲預(yù)測(cè)值與實(shí)際值之間的差距。然而，準(zhǔn)確率 (Accuracy) 是一個(gè)分類(lèi)任務(wù)的度量，通常用于衡量分類(lèi)模型（如邏輯回歸，決策樹(shù)等）的性能，而不是用于評(píng)估連續(xù)的預(yù)測(cè)誤差，因此在時(shí)間序列模型評(píng)估中通常不會(huì)使用。

正確答案是D: 準(zhǔn)確率 (Accuracy)。

專(zhuān)業(yè)分析如下：

在時(shí)間序列分析中，評(píng)估模型預(yù)測(cè)性能的指標(biāo)通常是用來(lái)衡量預(yù)測(cè)值與實(shí)際值之間的誤差。常用的誤差度量指標(biāo)包括：

1. **均方誤差 (MSE)**：計(jì)算預(yù)測(cè)值與實(shí)際值之間的平方誤差的平均值。MSE對(duì)較大的誤差更加敏感，因?yàn)檎`差被平方了。

2. **平均絕對(duì)誤差 (MAE)**：計(jì)算預(yù)測(cè)值與實(shí)際值之間的絕對(duì)誤差的平均值。MAE對(duì)每個(gè)誤差的權(quán)重是相同的。

3. **平均絕對(duì)百分比誤差 (MAPE)**：計(jì)算預(yù)測(cè)值與實(shí)際值之間的絕對(duì)百分比誤差的平均值。MAPE將誤差標(biāo)準(zhǔn)化，使得不同尺度的數(shù)據(jù)可以比較。

而**準(zhǔn)確率 (Accuracy)**，通常用于分類(lèi)問(wèn)題，表示預(yù)測(cè)正確的樣本數(shù)占總樣本數(shù)的比例。在時(shí)間序列預(yù)測(cè)問(wèn)題中，我們關(guān)注的是數(shù)值預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性，而不是分類(lèi)的準(zhǔn)確性，因此準(zhǔn)確率不適合作為衡量時(shí)間序列預(yù)測(cè)誤差的指標(biāo)。

因此，D: 準(zhǔn)確率 (Accuracy) 不能用來(lái)衡量時(shí)間序列預(yù)測(cè)誤差。