無解析

根據(jù)ROC曲線和混淆矩陣的定義，我們可以回答這個問題。

首先，解釋一下ROC曲線的y軸。ROC曲線的y軸是“真正例率”（True Positive Rate, TPR），也叫“召回率”（Recall）或“靈敏度”（Sensitivity）。TPR的計算公式是：
\[ \text{TPR} = \frac{\text{TP}}{\text{TP} + \text{FN}} \]

在混淆矩陣中，我們通常用以下符號表示：
- TP (True Positive): 真正例
- FN (False Negative): 假負例
- FP (False Positive): 假正例
- TN (True Negative): 真負例

根據(jù)題目中的選項：
- A: A/(A+B)
- B: A/(A+D)
- C: B/(B+C)
- D: C/(B+C)

假設混淆矩陣中的A、B、C、D分別對應TP、FN、FP、TN，那么我們可以看到：
- A/(A+B) = TP/(TP+FN)

這正是TPR的計算公式。

因此，正確答案是：A: A/(A+B)

專業(yè)分析：
ROC曲線用于評估二分類模型的性能，y軸（TPR）表示模型在不同閾值下的真正例率。通過計算每個閾值下的TPR，我們可以繪制出ROC曲線。TPR反映了模型對正類樣本的識別能力，越高表示模型越能正確識別正類樣本?；煜仃囂峁┝烁黝愵A測結果的數(shù)量，通過這些數(shù)量我們可以計算出TPR，并將其用于繪制ROC曲線。因此，選擇A是符合定義和計算公式的。