ROC曲線是基于靈敏度和特異度來進行判斷的。

正確答案是：A: 靈敏度 和 B: 特異度。

### 專業(yè)分析：

ROC曲線（Receiver Operating Characteristic Curve）是用于評估二分類模型性能的重要工具之一，特別是在平衡標注類別存在偏差的情況下。ROC曲線通過繪制不同閾值下的**靈敏度**（Sensitivity）和**特異度**（Specificity）來評估模型的性能。

#### 關(guān)鍵概念：

1. **靈敏度（Sensitivity）**：
- 也叫做“真正率”（True Positive Rate, TPR）。
- 公式：\[ \text{Sensitivity} = \frac{\text{True Positives}}{\text{True Positives} + \text{False Negatives}} \]
- 反映了模型正確識別正樣本的能力。

2. **特異度（Specificity）**：
- 也叫做“真正負率”（True Negative Rate, TNR）。
- 公式：\[ \text{Specificity} = \frac{\text{True Negatives}}{\text{True Negatives} + \text{False Positives}} \]
- 反映了模型正確識別負樣本的能力。

#### ROC曲線分析：

- **橫軸（X軸）**：表示1-特異度（False Positive Rate, FPR）。
- **縱軸（Y軸）**：表示靈敏度（True Positive Rate, TPR）。
- **曲線下的面積（AUC - Area Under Curve）**：用來量化模型的整體表現(xiàn)，AUC值越接近1，模型性能越好。

通過比較不同模型的ROC曲線和計算每個模型的AUC值，可以對比模型的分類能力。

### 相關(guān)示例表格：

| 閾值 | 靈敏度 (Sensitivity) | 特異度 (Specificity) | 1-特異度 (FPR) |
|------|----------------------|----------------------|----------------|
| 0.1 | 0.95 | 0.50 | 0.50 |
| 0.5 | 0.85 | 0.80 | 0.20 |
| 0.9 | 0.60 | 0.95 | 0.05 |

這種分析方式能夠幫助我們識別出模型在不同決策閾值下的表現(xiàn)差異，從而選擇最優(yōu)的閾值來達到所需的分類性能。

因此，ROC曲線主要依賴于**靈敏度**和**特異度**來判斷模型效果，而與效度和速度無關(guān)。