根据上题的解析，知y轴是真阳性率，即患病的人中被正确诊断为阳性的概率， 有，对应题干中的，故选C。

我无法直接查看或分析图像，但我可以帮助解释ROC曲线和混淆矩阵的相关概念。

ROC曲线（Receiver Operating Characteristic Curve）是用于评估分类模型性能的工具。它通过绘制不同阈值下的真阳性率（TPR）和假阳性率（FPR）来展示模型的性能。

- 真阳性率（TPR），也称为召回率或灵敏度，计算公式为：TPR = \( \frac{TP}{TP + FN} \)
- 假阳性率（FPR），计算公式为：FPR = \( \frac{FP}{FP + TN} \)

其中：
- TP：真阳性（True Positive）
- FP：假阳性（False Positive）
- TN：真阴性（True Negative）
- FN：假阴性（False Negative）

ROC曲线的Y轴代表真阳性率（TPR），即在不同阈值下，模型正确预测为正类的比例。

根据上述定义，ROC曲线的Y轴可以由每个阈值下的真阳性率（TPR）计算而来。根据混淆矩阵的定义，TPR = \( \frac{TP}{TP + FN} \)。

因此，正确答案是：
C: \( \frac{A}{A+B} \)

其中，A代表真阳性（TP），B代表假阴性（FN）。