本题考查模型评估中的基本概念。准确率（Accuracy）是正确预测的样本数（无论正类还是负类）除以总样本数。它用于衡量模型预测的整体准确性。召回率（Recall）是正确预测的正类样本数除以实际正类样本数，用于衡量模型预测正类的能力。F1分数是准确率和召回率的调和平均数，用于衡量模型在预测正类时的综合性能。混淆矩阵是一个展示实际类别与预测类别的表格，用于分析模型在不同类别上的表现。因此，准确率是用于衡量模型预测正类标签的准确性的指标。 正确答案的依据：准确率定义。 错误选项问题：召回率关注正类预测的完整性，F1分数是综合指标，混淆矩阵是分析工具，不是单一指标。