测试集用来评价模型的

正确答案是 C: 比较不同模型的预测准确度，以便选择模型。

### 专业分析：

在机器学习和统计建模中，数据集通常被分为三个部分：训练集、验证集和测试集。它们的用途各不相同：

1. **训练集（Training Set）**：
- **用途**：用于训练模型，即用于计算模型中的参数。
- **功能**：模型从训练集中学习数据的特征和模式。

2. **验证集（Validation Set）**：
- **用途**：用于调整模型的超参数和结构。
- **功能**：在训练过程中评估模型的表现，并进行模型调整以防止过拟合。

3. **测试集（Test Set）**：
- **用途**：用于评估模型的最终性能。
- **功能**：在模型和超参数已经确定后，用未见过的数据来测试模型的准确度和泛化能力。通常用于比较不同模型的预测准确度，以便选择最佳模型。

### 选择 C 的原因：

- **比较和选择**：测试集作为独立的数据集，提供一种客观的方式来比较不同模型之间的预测性能。这是模型选择过程中关键的一步。在这一阶段，不再对模型进行调整，只是评估它们在“未见过的”数据上的表现。

本次分析表明，测试集的主要作用是用于评估模型性能，并帮助在多个候选模型中做出选择。