要計算命中率，需要先設置壹個閾值，模型預測得分大於等於這個閾值的樣本視為正例，小於這個閾值的樣本視為反例。然後根據實際標簽和預測標簽的比較結果，統計預測為陽性病例的樣本數，除以預測為陽性病例的樣本總數，即可得到命中率。
例如，如果閾值設置為0.5，100個樣本被預測為陽性病例，其中80個實際為陽性病例，則命中率為80%。
需要註意的是，命中率只是樣本預測效果的壹個方面，不能單獨作為評價指標。在實際應用中，可以結合準確率、召回率、F1值等其他指標綜合評估模型的性能。
總之，在計算logistic回歸模型的ks曲線中的命中率時，需要設置壹個閾值，統計預測為陽性病例的樣本中陽性病例所占的比例。在模型評價中，需要結合其他指標進行綜合評價。