A選項說的是PR曲線，故錯誤

正確答案是A: ROC曲線是基于召回率和精確率來進行判斷的。

專業(yè)分析：
1. A: 這個說法是錯誤的。ROC曲線是基于真正例率（True Positive Rate, TPR）和假正例率（False Positive Rate, FPR）來進行判斷的，而不是基于召回率和精確率。召回率和精確率是用于繪制PR曲線（Precision-Recall Curve）的。

2. B: 這個說法是正確的。ROC曲線下方的面積稱為AUC（Area Under the Curve），它用于評估分類模型的性能。AUC值越接近1，模型的性能越好。

3. C: 這個說法是正確的。雖然ROC曲線最常用于二分類問題，但通過使用一對多（One-vs-Rest）或一對一（One-vs-One）策略，也可以將其應(yīng)用于多分類問題的評價。

4. D: 這個說法是正確的。當(dāng)AUC值接近0.5時，表示模型的分類性能與隨機猜測差不多，即模型是無效的。理想情況下，AUC值應(yīng)接近1。

因此，選項A是錯誤的。