在ROC曲线中，横轴表示假阳性率（False Positive Rate, FPR），纵轴表示真阳性率（True Positive Rate, TPR）。随着阈值从高到低变化，模型的敏感性（TPR）和特异性（1 - FPR）也会发生变化。

具体来说，当阈值较高时，模型会更加保守，只有那些预测概率非常高的样本才会被分类为正类，这时假阳性率和真阳性率都较低，曲线靠近(0,0)点；而当阈值逐渐降低时，更多的样本会被分类为正类，真阳性率和假阳性率都会增加，曲线逐渐向(1,1)点移动。

因此，正确答案是：

B: 从最大值向最小值变化

这种变化是因为在ROC曲线中，阈值从最大值逐渐降低，导致模型变得越来越宽松，更多的样本被预测为正类，从而使得假阳性率和真阳性率都增加。