ROC曲线是基于灵敏度和特异度来进行判断的。

正确答案是：A: 灵敏度 和 B: 特异度。

### 专业分析：

ROC曲线（Receiver Operating Characteristic Curve）是用于评估二分类模型性能的重要工具之一，特别是在平衡标注类别存在偏差的情况下。ROC曲线通过绘制不同阈值下的**灵敏度**（Sensitivity）和**特异度**（Specificity）来评估模型的性能。

#### 关键概念：

1. **灵敏度（Sensitivity）**：
- 也叫做“真正率”（True Positive Rate, TPR）。
- 公式：\[ \text{Sensitivity} = \frac{\text{True Positives}}{\text{True Positives} + \text{False Negatives}} \]
- 反映了模型正确识别正样本的能力。

2. **特异度（Specificity）**：
- 也叫做“真正负率”（True Negative Rate, TNR）。
- 公式：\[ \text{Specificity} = \frac{\text{True Negatives}}{\text{True Negatives} + \text{False Positives}} \]
- 反映了模型正确识别负样本的能力。

#### ROC曲线分析：

- **横轴（X轴）**：表示1-特异度（False Positive Rate, FPR）。
- **纵轴（Y轴）**：表示灵敏度（True Positive Rate, TPR）。
- **曲线下的面积（AUC - Area Under Curve）**：用来量化模型的整体表现，AUC值越接近1，模型性能越好。

通过比较不同模型的ROC曲线和计算每个模型的AUC值，可以对比模型的分类能力。

### 相关示例表格：

| 阈值 | 灵敏度 (Sensitivity) | 特异度 (Specificity) | 1-特异度 (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 |

这种分析方式能够帮助我们识别出模型在不同决策阈值下的表现差异，从而选择最优的阈值来达到所需的分类性能。

因此，ROC曲线主要依赖于**灵敏度**和**特异度**来判断模型效果，而与效度和速度无关。