Để tính độ che phủ, chúng ta cần xác định rõ đối tượng và mục tiêu mà bạn muốn tính.

Độ che phủ có thể được sử dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau, mỗi lĩnh vực sẽ có cách tính cụ thể. Dưới đây là một số ví dụ:

Trong lĩnh vực thống kê và khoa học dữ liệu:
Độ che phủ của một khoảng tin cậy: Là xác suất mà một tham số thống kê (ví dụ: trung bình mẫu, tỷ lệ) nằm trong một khoảng giá trị nhất định.
Độ che phủ của một mô hình: Là khả năng của mô hình trong việc dự đoán chính xác các giá trị mới.
Độ che phủ của một thuật toán phân cụm: Là tỷ lệ các điểm dữ liệu được phân vào các cụm chính xác.
Trong lĩnh vực viễn thám:
Độ che phủ của một cảm biến: Là phần diện tích bề mặt Trái Đất mà cảm biến có thể quan sát được.
Độ che phủ của một đám mây: Là tỷ lệ diện tích của một khu vực bị mây che phủ.
Trong lĩnh vực mạng máy tính:
Độ che phủ của một mạng không dây: Là phạm vi vùng mà tín hiệu không dây có thể phủ sóng.
Để tính độ che phủ chính xác, bạn cần cung cấp thêm thông tin chi tiết như:

Dữ liệu: Bạn đang làm việc với loại dữ liệu nào? Số liệu thống kê, hình ảnh, dữ liệu không gian,...
Mô hình: Bạn đang sử dụng mô hình nào để phân tích dữ liệu? Mô hình hồi quy, phân cụm, mạng nơ-ron,...
Chỉ số: Bạn muốn sử dụng chỉ số nào để đo lường độ che phủ? Độ chính xác, độ nhạy, độ đặc hiệu,...
Một số công thức và phương pháp thường được sử dụng để tính độ che phủ:

Độ chính xác: (Số lượng dự đoán đúng) / (Tổng số dự đoán)
Độ nhạy: (Số lượng mẫu dương được dự đoán đúng) / (Tổng số mẫu dương)
Độ đặc hiệu: (Số lượng mẫu âm được dự đoán đúng) / (Tổng số mẫu âm)
Ma trận nhầm lẫn: Sử dụng để tính toán các chỉ số trên một cách đầy đủ hơn.
Đường cong ROC: Đánh giá hiệu năng của một mô hình phân loại bằng cách vẽ đồ thị mối quan hệ giữa tỷ lệ dương tính thật và tỷ lệ dương tính giả.