pythonのランダムフォレストでSoft votingを使用したい。

Question

#やりたいこと
pythonのsklearnライブラリを使用して，分類を行うランダムフォレストの実装を行っていました。
アンサンブル学習について調査していたところ，多数決の方法にSoft votingとHard votingの2種類があることを知りました。
そこで，ランダムフォレストでSoft votingを利用したいと考えています。
ランダムフォレストにSoft votingがあることは以下のサイトで知りました。
https://nozma.github.io/ml_with_python_note/3-1-%E3%82%A2%E3%83%AB%E3%82%B4%E3%83%AA%E3%82%BA%E3%83%A05-%E6%B1%BA%E5%AE%9A%E6%9C%A8%E3%81%AE%E3%82%A2%E3%83%B3%E3%82%B5%E3%83%B3%E3%83%96%E3%83%AB%E6%B3%95.html

#困っている点
Soft votingを実装している参考文献を調査していたのですが，中々見つからず困っています。
そこで，sklearnのランダムフォレストでSoft votingを使用する方法を教えてください。
有識者の方々よろしくお願いします。

Answer 1

sklearnのRandomForestClassifierのドュメントを見る限り，質問で参照しているサイトの「Soft voting」と同じアルゴリズムを使っているような気がします。

質問で参照しているサイトの記述を引用すると，「クラス分類のとき: ソフト投票(soft voting: 各木の予測確率の平均値が最大のクラスを予測クラスとする)でクラスを決める。」
とあって，ランダムフォレストは基本的にこの方法(ソフト投票)で予測していると説明しているように見えます。

この後の文章はソフト投票に対する「ハード投票」という言葉について説明をしているだけではないでしょうか?