A选项说的是PR曲线，故错误

正确答案是A: ROC曲线是基于召回率和精确率来进行判断的。

分析：
1. ROC曲线（Receiver Operating Characteristic Curve）是基于真正例率（True Positive Rate, TPR）和假正例率（False Positive Rate, FPR）来绘制的，而不是基于召回率和精确率。TPR也称为召回率，但FPR与精确率无关。

2. ROC曲线下方的面积为AUC值（Area Under the Curve），这是正确的。AUC值用于衡量模型的分类性能。

3. ROC曲线可以用于多分类问题的评价，但需要对每个类别分别计算ROC曲线，然后进行宏观平均或微观平均。

4. AUC值接近0.5时，表明模型的分类性能与随机猜测差不多，因此我们认为这个模型是无效的。AUC值越接近1，模型的分类性能越好。

综上所述，A选项是错误的。