5.判断题(2分)在模型评估中，准确率是指正确预测的样本数与总预测样本数之比。根据定义，准确率越高，模型的性能越好。因此，可以认为准确率是唯一需要关注的评估指标。( )A. 错B. 对

准确率是模型评估中的常见指标，计算公式为：
$\text{准确率} = \frac{\text{正确预测数}}{\text{总预测数}}$
但它的局限性在于无法反映类别不平衡问题。例如，当数据中某一类别占比远大于其他类别时，模型可能通过简单预测多数类获得高准确率，却忽略对少数类的预测能力。因此，准确率并非唯一有效的评估指标，需结合其他指标（如精确率、召回率、F1分数等）综合判断模型性能。

关键点分析：

1. 准确率的定义：正确预测数占总预测数的比例。
2. 准确率的局限性：在类别分布不均衡时，高准确率可能掩盖模型对少数类的预测缺陷。
3. 其他重要指标：如精确率（预测为某类的样本中实际正确的比例）、召回率（实际某类样本中被正确预测的比例）等，能更全面反映模型性能。

结论：题目中“准确率是唯一需要关注的指标”忽略了上述问题，因此判断为错误。