正确答案是：A: 验证模型的预测准确度

### 专业分析：

在构建机器学习模型的过程中，数据集通常会被划分为训练集、验证集和测试集，三个数据集各自有不同的用途：

1. **训练集（Training Set）**：
- 用于训练模型，通过不断调整模型内部参数，使其在训练数据上表现良好。
- 它是模型学习的基础数据。

2. **验证集（Validation Set）**：
- 用于调整模型的超参数，并评估模型在训练过程中的表现，以防止过拟合。
- 验证集不直接参与模型的训练，相反，它帮助判断哪种模型结构或超参数组合能够在“未见过”的数据上表现更好。
- 重点在于“验证模型的预测准确度”和“模型调优”过程，通过验证集的反馈来进行模型的选择和调整。

3. **测试集（Test Set）**：
- 在模型完全训练和优化之后，测试集用于对模型进行最终评估。
- 它提供了一个客观评估模型性能的标准，检测模型对真实未知数据的预测能力。

因此，验证数据集的主要作用是在训练过程中监控和验证模型的预测准确度，帮助选择最佳的模型设计和参数配置。