虽然在一元线性回归中，R2=相关系数的平方，但是在评价模型拟合程度时仍然要使用R2。

正确答案是B: R²。

专业分析：
一元线性回归模型拟合程度的评价通常使用决定系数（R²），它表示自变量对因变量的解释程度。具体来说，R²的数值范围在0到1之间，数值越接近1，表示模型对数据的拟合程度越好。R²是通过以下公式计算的：

\[ R² = 1 - \frac{SSE}{SST} \]

其中，SSE（Sum of Squared Errors）是误差平方和，SST（Total Sum of Squares）是总平方和。R²反映了模型解释的方差比例，因此是衡量模型拟合优度的常用指标。

其他选项的解释如下：
- A: 相关系数（Correlation Coefficient）也可以反映自变量和因变量之间的线性关系，但它不如R²直接用于评估模型的拟合程度。
- C: SSE（误差平方和）表示模型预测值与实际值之间的差异的平方和，数值越小表示拟合越好，但它本身不提供相对的拟合优度信息。
- D: SSR（回归平方和）是回归模型解释的方差部分，但单独使用SSR不能全面反映模型的拟合优度。

综上所述，R²是最常用和最直接的评价一元线性回归模型拟合程度的指标。