关键词： 逻辑处理、硬投票、软投票、滤波
前言
在业务决策与数据整合的项目中，往往会出现与“本该出现的值”相异的值，为了能够更好的获得最普遍的结果这时候投票机制就发挥着重要的作用。
硬投票
硬投票机制是一种简单的投票方法，其核心在于通过汇总各个参与者的投票结果，选择出现次数最多的选项作为最终决策结果。在集成学习的上下文中，各个参与者通常代表不同的分类器或模型，它们各自对同一输入样本进行预测，并输出预测的类别标签。随后，硬投票机制将统计这些预测结果，将出现次数最多的类别作为该样本的最终预测类别。
适用场景
- 当各个模型之间的差异较大，且需要快速得到一个明确的决策结果时，硬投票机制是一个简单有效的选择。
- 在处理分类问题时，特别是当类别分布相对均衡时，硬投票机制能够较好地结合多个模型的预测结果，提高整体预测的准确性。
优点
- 简单直观：易于理解和实现，不需要复杂的计算过程。
- 高效快速：能够快速得到决策结果，适用于对时间要求较高的场景。
缺点
- 无法充分利用模型的预测概率信息：硬投票机制仅关注类别的出现次数，而忽略了模型对每个类别的预测概率或置信度，这可能导致在某些情况下无法做出最优决策。
- 对平局的处理可能不够灵活：当存在平局时，通常只能根据预设的规则来选择最终的预测结果，这可能无法完全反映数据的真实情况。
软投票
软投票机制通过计算各个模型对同一输入样本预测为某一类别的概率的加权平均值，来选择概率之和最大的类别作为最终的预测结果。这种方法不仅考虑了模型的预测结果，还考虑了模型对每个预测结果的置信度（即预测概率），从而能够更全面地利用模型的预测信息。
其操作运作流程：
- 模型预测：首先，每个模型（或分类器）独立地对输入样本进行预测，并输出预测为各个类别的概率。这通常要求模型具备输出预测概率的能力，如使用softmax函数作为输出层的神经网络。
- 概率加权：接着，软投票机制将收集所有模型的预测概率，并根据预设的权重（如果没有特别指定，则默认为等权重）对各个类别的预测概率进行加权求和。权重的设置可以根据模型的性能、重要性或其他因素进行调整。
- 结果判定：最后，根据加权求和的结果，选择概率之和最大的类别作为该样本的最终预测结果。
优点
- 充分利用预测概率信息：软投票机制不仅考虑了模型的预测结果，还考虑了模型对每个预测结果的置信度，从而能够更全面地利用模型的预测信息。
- 提高预测准确性：由于考虑了预测概率的加权平均值，软投票机制通常能够比硬投票机制（仅考虑预测结果的多数表决）提供更准确的预测结果。
适用场景
- 当各个模型能够输出预测概率，并且这些预测概率具有较高的可信度时，软投票机制是一个很好的选择。
- 在处理分类问题时，特别是当类别分布不均衡或模型性能差异较大时，软投票机制能够更好地结合多个模型的预测结果，提高整体预测的准确性。
