无解析

根据ROC曲线和混淆矩阵的定义，我们可以回答这个问题。

首先，解释一下ROC曲线的y轴。ROC曲线的y轴是“真正例率”（True Positive Rate, TPR），也叫“召回率”（Recall）或“灵敏度”（Sensitivity）。TPR的计算公式是：
\[ \text{TPR} = \frac{\text{TP}}{\text{TP} + \text{FN}} \]

在混淆矩阵中，我们通常用以下符号表示：
- TP (True Positive): 真正例
- FN (False Negative): 假负例
- FP (False Positive): 假正例
- TN (True Negative): 真负例

根据题目中的选项：
- A: A/(A+B)
- B: A/(A+D)
- C: B/(B+C)
- D: C/(B+C)

假设混淆矩阵中的A、B、C、D分别对应TP、FN、FP、TN，那么我们可以看到：
- A/(A+B) = TP/(TP+FN)

这正是TPR的计算公式。

因此，正确答案是：A: A/(A+B)

专业分析：
ROC曲线用于评估二分类模型的性能，y轴（TPR）表示模型在不同阈值下的真正例率。通过计算每个阈值下的TPR，我们可以绘制出ROC曲线。TPR反映了模型对正类样本的识别能力，越高表示模型越能正确识别正类样本。混淆矩阵提供了各类预测结果的数量，通过这些数量我们可以计算出TPR，并将其用于绘制ROC曲线。因此，选择A是符合定义和计算公式的。