轮廓系数Silhouette Coefficient一般用作评价聚类效果

在机器学习中的分类模型评价指标中，正确率（Accuracy）、查全率（Recall）和命中率（Precision）都是常用的评价指标，而轮廓系数（Silhouette Coefficient）通常用于聚类分析。因此，正确答案是：

D: 轮廓系数（Silhouette Coefficient）

**专业分析：**

1. **正确率（Accuracy）**: 它是分类模型中最常用的评价指标之一，表示模型正确分类的样本数量占总样本数量的比例。

2. **查全率（Recall）**: 又称为灵敏度（Sensitivity）或真正率（True Positive Rate），表示在所有实际为正类的样本中，模型正确识别出的正类样本的比例。

3. **命中率（Precision）**: 又称为精确率，表示在所有被模型预测为正类的样本中，实际为正类的样本的比例。

4. **轮廓系数（Silhouette Coefficient）**: 这是用于评估聚类结果的指标，衡量数据点在其所属簇中的紧密程度和与其他簇的分离程度。它并不用于分类模型的评价。

因此，轮廓系数（Silhouette Coefficient）不适用于分类模型的评价。