p的阈值不是唯一确定的，需要根据测试集调整。

在逻辑回归模型中，以下是对选项的分析：

A: **任何情况下，临界值都是0.5。当p≥0.5，其分类取1；p<0.5，其分类取0。**
这并不完全正确。在逻辑回归中，默认情况下临界值通常是0.5，但在某些情况下，可以根据具体需求调整临界值，以达到更好的分类性能。例如，如果需要更高的召回率，可能会降低临界值；而需要更高的精确率时，可能会提高临界值。因此，临界值并不总是固定为0.5。

B: **p是相对概率。**
这选项描述不准确。p 是指事件发生的概率，而不是相对概率。相对概率通常用于比较两个概率之间的相对大小，而逻辑回归输出的是一个绝对概率。

C: **p的取值在0至1之间。**
这个选项是正确的。逻辑回归模型的输出是一个概率，因此必然在0到1之间。

D: **p/(1-P)被称为odds。**
这个选项正确。odds（赔率）是指概率p与其互斥事件的概率之比，即p/(1-p)。

综上分析，A 和 B 都是不正确的描述，其中A 是直接错误的。选项 C 和 D 是正确的。针对题目要求 "阐述错误的是"，正确答案是 **A**。