正确答案是：A: 对模型的效果进行无偏的评估

### 专业分析：

在机器学习和数据科学的过程中，数据集通常被划分为三部分：训练集（Training Set）、验证集（Validation Set）和测试集（Test Set）。各部分的作用与功能如下：

1. **训练集（Training Set）**：
- 用于训练机器学习模型。
- 模型在这一数据集上学习数据的特征，调整参数以拟合数据。

2. **验证集（Validation Set）**：
- 用于调节模型的超参数和选择最佳的模型变体。
- 验证集帮助判断模型在未知数据上的表现，并避免过拟合。

3. **测试集（Test Set）**：
- 这是一个独立的数据集，仅用于在模型完成训练后进行评估。
- **作用**：提供对最终模型效果的无偏评估。这意味着测试集必须在训练和验证过程中不被使用，以确保模型的评估结果是对其泛化能力的一个真实反映。
- 由于测试集是完全独立的，因此能够准确反映模型在真实环境中的表现。

选项 B（评估模型的预测准确度）虽然在某种程度上描述了测试集的功能，但更具体的说法是无偏评估，而不仅仅是测量准确度。选项 C 和 D 则主要涉及训练和验证阶段。