（1）要回答这个问题，我们需要了解ROC曲线的构建方法。ROC曲线的x轴是**假阳性率（False Positive Rate, FPR）**，而y轴是**真正率（True Positive Rate, TPR）**。

假阳性率（FPR）定义为：
\[ \text{FPR} = \frac{\text{False Positives (FP)}}{\text{False Positives (FP)} + \text{True Negatives (TN)}} \]

在混淆矩阵中，FP对应于B，TN对应于D。因此，FPR可以表示为：
\[ \text{FPR} = \frac{B}{B + D} \]

所以，ROC曲线的x轴实际上是由每个阈值下混淆矩阵的B/(B+D)计算而来。

正确答案是：**B: D/(A+D)**

专业分析：
- A: C/(C+D) 是假阴性率（False Negative Rate, FNR），与ROC曲线的x轴无关。
- B: D/(A+D) 是假阳性率（False Positive Rate, FPR），符合要求。
- C: B/(B+C) 不是标准的混淆矩阵指标。
- D: C/(B+C) 也不是标准的混淆矩阵指标。

因此，正确答案是 **B: D/(A+D)**。