模型描述简洁度不属于模型评价指标

正确答案是：C: 模型描述的简洁度。

专业分析：

在评价分类器性能时，常用的衡量指标包括以下几个维度：

1. **预测准确度（Accuracy）**：这是最常见的评价指标，表示分类器正确预测的样本数占总样本数的比例。

2. **查全率（Recall）**：也称为灵敏度或召回率，表示在所有实际为正类的样本中，分类器正确预测为正类的比例。

3. **计算复杂度（Computational Complexity）**：这衡量了分类器在训练和预测过程中所需的计算资源，包括时间和空间的复杂度。虽然它不是直接衡量分类性能的指标，但在实际应用中，计算复杂度对分类器的选择具有重要影响。

相比之下，**模型描述的简洁度**（即选项C）通常指的是模型的复杂性或简洁性，例如模型参数的数量或模型结构的复杂程度。虽然简洁的模型可能更容易理解和解释，但它不是直接用于评价分类器性能的标准。因此，选项C不属于分类器评价或比较的常用尺度。