在进行线性回归模型比较时，通常使用的指标有调整后的 \( R^2 \)（调整 \( R^2 \)）、Akaike信息准则（AIC）和贝叶斯信息准则（BIC）。这些指标的特点如下：

- **调整 \( R^2 \)**：用于评估模型的拟合优度，调整后的 \( R^2 \) 可以防止由于增加变量数而导致的 \( R^2 \) 人为增大。

- **AIC（Akaike信息准则）**：用于在统计模型之间进行比较，较低的 AIC 值表示更好的模型质量。

- **BIC（贝叶斯信息准则）**：与 AIC 类似，也用于模型比较，但对模型复杂度惩罚更大。

- **F-measure**：通常用于分类模型的性能评估，结合了精确率和召回率的调和平均数，适用于分类问题，如二分类、多分类任务。

鉴于线性回归是一个回归问题，而 F-measure 是用于分类问题的评价指标，因此不能用于线性回归模型的比较。

因此，正确答案是：**A: F-measure**。

### 专业分析
| 指标 | 用途 | 适用场景 |
|-------------|--------------|------------------|
| F-measure | 分类模型评估 | 二分类、多分类 |
| 调整 \( R^2 \) | 回归模型评估 | 线性回归等 |
| AIC | 模型比较 | 回归模型、其他统计模型 |
| BIC | 模型比较 | 回归模型、其他统计模型 |

上述分析表明，F-measure不适用于线性回归模型的比较。