ランダムフォレストは？
ランダムフォレスト（Random Forest）は、決定木を基にしたアンサンブル学習法の一種です。ランダムフォレストでは、複数の決定木を構築し、それらの結果を組み合わせることで高い性能を実現します。
ソフトマックス関数は、ランダムフォレストのようなアンサンブル学習法には一般的に使用されません。ランダムフォレストでは、各決定木が個別にトレーニングされ、その結果が投票や平均化されて最終的な予測が行われます。各決定木は2クラス分類の場合は多数決、多クラス分類の場合は確率の平均を取るなどの方法で結果を組み合わせますが、その際にソフトマックス関数は使用されません。
ランダムフォレストは、主に分類や回帰の問題に使用され、特に大規模で高次元のデータセットに対して効果的です。データの特徴量の重要度を評価するために、各決定木が情報利得やジニ不純度などの指標を使用しますが、これらの計算にはソフトマックス関数は関与しません。