決定木、ランダムフォレスト、SVMには、ソフトマックス関数が使われている？

2024年6月8日

決定木、ランダムフォレスト、SVMは、ソフトマックス関数を直接使用する代わりに、異なるアプローチを取ります。

1. 決定木:
   決定木は、分類や回帰を行うためのモデルであり、決定木の葉（リーフ）がクラスラベルや数値を予測します。決定木では、入力特徴量の値に基づいて分岐を行い、葉ノードでクラスを決定します。決定木は、クラスの確率分布を直接推定することはありません。

2. ランダムフォレスト:
   ランダムフォレストは、複数の決定木を組み合わせたアンサンブル学習法です。各決定木は、ブートストラップサンプリングで訓練され、一般的には各ツリーの投票または平均によって最終的な予測が行われます。ランダムフォレストも、ソフトマックス関数を直接使用することはありません。

3. サポートベクターマシン（SVM）:
   SVMは、マージン最大化の原理に基づいて、データを分類するためのモデルです。SVMは、データを高次元の特徴空間にマップし、超平面を用いてクラスを分離します。一般的に、SVMは2クラス分類のための手法であり、複数のクラスを扱う場合には一対他法や一対一法などの手法が用いられますが、これらの手法もソフトマックス関数を直接使用することはありません。

ソフトマックス関数は、主に多クラス分類のためのニューラルネットワークで使用される活性化関数です。そのため、決定木、ランダムフォレスト、SVMでは、代わりに別のアプローチが採用されます。