Sự khác biệt giữa Hard Voting và Soft Voting trong Ensemble Learning

Mở đầu – Vì sao người học dễ nhầm giữa Hard Voting và Soft Voting?

Khi bắt đầu tiếp cận các mô hình ensemble như Random Forest, Bagging hay Voting Classifier, nhiều bạn dễ nhầm rằng Hard Voting và Soft Voting chỉ khác nhau

cách tính toán một chút

. Nhưng thực tế, sự khác biệt lại đi sâu vào cách mô hình tổng hợp quyết định, ảnh hưởng trực tiếp đến độ ổn định và khả năng tổng quát hóa.

Vấn đề thường gặp là:

Khi nào nên dùng Hard Voting?
Soft Voting có cần xác suất đầu ra ổn định không?
Nếu mô hình không trả về xác suất thì sao?

Những câu hỏi như vậy xuất hiện rất nhiều trong giai đoạn làm quen với Machine Learning cơ bản — nhóm kiến thức thường xuất hiện ở các module nền tảng như regression, classification và optimization trong chuỗi học thuật về AI.

Hard Voting là gì?

Hard Voting là cách tổng hợp mà mỗi mô hình đưa ra một phiếu bầu (label dự đoán). Kết quả cuối cùng là lớp được bình chọn nhiều nhất.

Bạn có thể hình dung như một nhóm người cùng biểu quyết:

→ mỗi người chỉ được chọn đúng một đáp án.

Đặc điểm của Hard Voting

Không cần giá trị xác suất.
Phù hợp khi các mô hình thành phần khác nhau mạnh – yếu khác nhau.
Dễ hiểu, ít nhạy với nhiễu từ xác suất dự đoán sai.

Soft Voting là gì?

Soft Voting tổng hợp dựa trên xác suất dự đoán. Các mô hình dự đoán xác suất cho từng lớp → cộng lại → lớp có xác suất trung bình cao nhất được chọn.

Giống như khi mọi người không chỉ đưa ra ý kiến

có/không

, mà cho biết mức độ tự tin với lựa chọn của mình.

Đặc điểm của Soft Voting

Cần mô hình có khả năng xuất xác suất (như Logistic Regression, XGBoost, LightGBM…).
Hiệu quả hơn khi các mô hình được hiệu chỉnh tốt (calibrated).
Thường chính xác hơn Hard Voting trong nhiều bài toán classification.

Ví dụ minh họa dễ hiểu

Giả sử có 3 mô hình dự đoán một mẫu thuộc lớp A hay B:

Hard Voting

Model 1 → A
Model 2 → B
Model 3 → A

Kết quả: A thắng vì được

2/3

phiếu.

Soft Voting

Xác suất dự đoán của từng mô hình:

Model	P(A)	P(B)
1	0.55	0.45
2	0.30	0.70
3	0.80	0.20

Tổng

P(A) = 1.65

Tổng

P(B) = 1.35

→ Soft Voting chọn A, nhưng dựa trên mức độ tự tin tổng hợp.

Nên dùng Hard Voting hay Soft Voting trong dự án?

Trong các pipeline thuộc nhóm kiến thức ML (Module 4–5) hoặc khi triển khai mô hình end-to-end với MLOps cơ bản:

Chọn Hard Voting khi:

Mô hình không có xác suất đầu ra
Mô hình đa dạng (KNN, SVM không xác suất, cây quyết định, v.v.)
Muốn đơn giản và ổn định

Chọn Soft Voting khi:

Các base models cho phép xuất xác suất
Đã calibrate xác suất (
Platt
,
Isotonic Calibration
…)
Muốn tận dụng mức độ tự tin để tăng độ chính xác

Trong thực tế dự án, Soft Voting thường mang lại hiệu suất cao hơn, nhưng chỉ khi xác suất được huấn luyện ổn định.

Liên hệ kiến thức nền

Hard/Soft Voting nằm trong nhóm kiến thức về Ensemble Learning — phần mở rộng tự nhiên sau khi đã nắm chắc:

Regression & Classification (Module 4)
Optimization và Loss functions (Module 5)
Các mô hình tiền–Deep Learning (Module 6)

Nhóm kiến thức này giúp hình thành nền tảng để sau này bước sang các bài toán phức tạp hơn như boosting, stacking, hay mô hình DL ứng dụng trong Computer Vision và NLP.

Lời khuyên cho người mới

Bạn có thể bắt đầu bằng cách thử cả Hard Voting và Soft Voting với một bộ dữ liệu nhỏ. Việc quan sát từng loại voting hoạt động ra sao sẽ giúp hiểu rõ hơn bản chất tổng hợp mô hình, đặc biệt khi làm các dự án thực tế.

Hỏi đáp nhanh về Hard Voting – Soft Voting

1. Hard Voting có cần xác suất đầu ra không?
Không, chỉ cần label dự đoán.

2. Soft Voting có hoạt động nếu một mô hình không xuất xác suất?
Không, vì Soft Voting dựa trên trung bình xác suất.

3. Soft Voting thường chính xác hơn Hard Voting không?
Thường đúng, nhưng phụ thuộc độ tin cậy của xác suất.

4. Voting Classifier có áp dụng được cho bài toán regression không?
Không, Voting chủ yếu dùng cho classification.

FAQ về AIO

Q: Mình con số 0 thì học nổi không?
A: Chỉ cần có thời gian học mỗi ngày. Kiến thức và tài liệu team admin lo.

Q: Ai dạy AIO?
A: Toàn bộ admin AIO trực tiếp dạy và hỗ trợ trong suốt hành trình.

Q: Admin có “xịn” không?
A: Admin đều là người làm nghề thật. Không dám nói xịn, chỉ dạy bằng hết sức mình.

Q: AIO cam kết gì?
A: Cam kết hỗ trợ hết khả năng và cung cấp nền tảng AI – Data Science vững chắc. Không hứa việc làm, chỉ hứa kiến thức thật.