以下选项中，（ ）不是分类任务常用的评价指标。A. 总体精度（OA）B. 平均精度（AA）C. Kappa系数（Kappa）D. 均方误差（MSE）

分类任务的评价指标主要用于衡量模型对样本的正确分类能力。常见的指标包括总体精度（OA）、平均精度（AA）、Kappa系数（Kappa）等，它们均直接反映分类的准确性或一致性。而均方误差（MSE）是回归任务中常用的指标，用于衡量预测值与真实值的差异，与分类任务的目标（如准确率）无关。因此，本题需识别出与分类任务无关的指标。

选项分析

A. 总体精度（OA）

• 定义：正确分类的样本数占总样本数的比例。
• 作用：直接反映分类器的整体准确性。
• 结论：属于分类任务的常用指标。

B. 平均精度（AA）

• 定义：多分类任务中，各分类精度的平均值（如平均F1-score）。
• 作用：平衡各类别分类效果的差异。
• 结论：属于分类任务的常用指标。

C. Kappa系数（Kappa）

• 定义：衡量分类结果与随机猜测的一致性，考虑了期望一致率。
• 作用：修正分类结果的偶然性，更客观评估性能。
• 结论：属于分类任务的常用指标。

D. 均方误差（MSE）

• 定义：预测值与真实值差异的平方平均值。
• 作用：用于回归任务中评估预测误差大小。
• 结论：与分类任务无关，属于回归任务指标。