考点：混淆矩阵概念及ROC曲线的性质

要找出错误的说法，我们可以逐一分析选项：

A. **ROC曲线是基于召回率和精确率来进行判断的**
- 错误。ROC曲线是基于真正率（True Positive Rate, TPR，也称为召回率）和假正率（False Positive Rate, FPR）绘制的，而不是基于召回率和精确率（Precision）。精确率和召回率用于绘制的是PR曲线（Precision-Recall Curve）。

B. **ROC曲线下方的面积为AUC值**
- 正确。AUC（Area Under the Curve）是指ROC曲线下方的面积，是用来衡量模型性能的一个指标。

C. **ROC曲线可以用于二分类问题的评价**
- 正确。ROC曲线通常用于评价二分类模型的性能，通过不同阈值测量模型的识别能力。

D. **AUC值接近0.5时，我们认为这个模型是无效的**
- 正确。AUC值为0.5意味着模型没有分类能力，与随机猜测没有区别，因此认为是无效的模型。

因此，错误的说法是：**A: ROC曲线是基于召回率和精确率来进行判断的**。