ROC曲线全称为受试者工作特征曲线 （Receiver Operating Characteristic Curve），这一名称来自于医学领域。ROC曲线源于军事领域，而后在医学领域应用甚广。 ROC 曲线以真阳性率（敏感性）为纵坐标，假阳性率（1-特异性）为横坐标，两者都可以 通过混淆矩阵计算得到。下图是标准的混淆矩阵：  其中符号解释如下：  题干中的混淆矩阵和上面标准混淆矩阵是一一对应的。假阳性率为健康人中被误诊为阳性的概率，即有,对应的题干中的符号就是，故选D。

在回答问题之前，先简要解释一下ROC曲线和混淆矩阵的相关概念。

ROC（Receiver Operating Characteristic）曲线是一种用于评估二分类模型性能的工具。它通过不同阈值下的真阳性率（TPR，True Positive Rate）和假阳性率（FPR，False Positive Rate）来绘制曲线。

混淆矩阵是用于评价分类模型性能的工具，包含以下四个元素：
- TP（True Positive）：真正例
- TN（True Negative）：真反例
- FP（False Positive）：假正例
- FN（False Negative）：假反例

ROC曲线的x轴是FPR（False Positive Rate），其计算公式为：
\[ \text{FPR} = \frac{FP}{FP + TN} \]

根据混淆矩阵中的符号表示，假阳性数（FP）对应于选项中的B，真反例数（TN）对应于选项中的C。因此，FPR的计算公式可以写成：
\[ \text{FPR} = \frac{B}{B + C} \]

因此，正确答案是：
C: B/(B+C)

### 专业分析
在ROC曲线中，x轴表示假阳性率（FPR），即模型错误地将负类预测为正类的概率。这一指标反映了模型在不同阈值下的错误警报率。通过计算每个阈值下的FPR，我们可以绘制出ROC曲线的x轴。

在混淆矩阵中，假阳性（FP）表示被错误分类为正类的负样本数量，而真反例（TN）表示被正确分类为负类的样本数量。因此，假阳性率（FPR）可以通过假阳性数除以假阳性数和真反例数之和来计算，即：
\[ \text{FPR} = \frac{FP}{FP + TN} \]

在选项中，B代表FP，C代表TN，因此FPR的计算公式为：
\[ \frac{B}{B + C} \]

这解释了为何答案是选项C。