アンサンブル学習でソフトマックス関数が使われているものは？

2024年6月8日

アンサンブル学習でソフトマックス関数が使われる典型的な例は、多クラス分類を行うモデルのアンサンブルです。アンサンブル学習では、複数のモデルを組み合わせて、より強力なモデルを構築することが目的です。ソフトマックス関数は、多クラス分類問題において、モデルの最終的な出力を確率分布として解釈するために使用されます。

具体的には、例えば以下のようなアンサンブル学習の手法でソフトマックス関数が使用されます。

1. 多数決アンサンブル:
   多数決アンサンブルでは、複数の個別の分類器（例えば、決定木、ランダムフォレスト、SVMなど）の出力を組み合わせて、最終的な予測を行います。各分類器の出力は通常、クラスの確率値として表されます。これらの確率値は、ソフトマックス関数を用いて正規化され、最終的なクラスの確率分布を得るために組み合わせられます。

2. スタッキング:
   スタッキングは、複数のモデルを層状に積み重ねて、最終的な予測を行う手法です。通常、最初の層のモデルの出力は、ソフトマックス関数を介して確率分布に変換され、次の層のモデルに入力されます。最終的な出力は、各クラスの確率値を組み合わせて得られます。

これらの手法では、ソフトマックス関数が使用されてモデルの出力を確率分布に変換し、複数のモデルの出力を組み合わせる際に確率的な情報を保持するために利用されます。