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。

专业分析：
1. A: 这个说法是错误的。ROC曲线是基于真正例率（True Positive Rate, TPR）和假正例率（False Positive Rate, FPR）来进行判断的，而不是基于召回率和精确率。召回率和精确率是用于绘制PR曲线（Precision-Recall Curve）的。

2. B: 这个说法是正确的。ROC曲线下方的面积称为AUC（Area Under the Curve），它用于评估分类模型的性能。AUC值越接近1，模型的性能越好。

3. C: 这个说法是正确的。虽然ROC曲线最常用于二分类问题，但通过使用一对多（One-vs-Rest）或一对一（One-vs-One）策略，也可以将其应用于多分类问题的评价。

4. D: 这个说法是正确的。当AUC值接近0.5时，表示模型的分类性能与随机猜测差不多，即模型是无效的。理想情况下，AUC值应接近1。

因此，选项A是错误的。