деревья решений и деревья классификаций

[eugrita]

В теории принятия решений есть такая штука как дерево решений.

Но в то же время есть задачи автоматической классификации (data mining) где тоже используется то, что называется дерево решений. (дерево классификаций), и обычно это понятие используется в контексте с алгоритмами классификации CART, С4.5 и проч
1)Я полагаю что это все же разные понятия???. Если 1е - вероятностное дерево, не очень большого размера и служит для выбора альтернатив (родственные понятия матрицы полезности -выигрышей в играх с природой, критерий мах среднего риска, ТПР в условиях риска ) то второе - задача классификации. Если первое - одно из приложений теории вероятностей, то второе - можно отнести к прикладной статистике?
2)правильно ли я понимаю (в 1 контексте) что т.н. матрицу риска или полезности размера $m,n$ где m - количество альтернатив ЛПР можно превратить в двухуровневое дерево с m -ветвями, но обратная процедура - переход от более сложного дерева к матрице альтернатив -
это перебор всех путей его от вершины до листьев?
Извините при моем образовании был только классический курс теор.вер и немного мат.статистики .

[eugrita]

Как мне представляется ,есть по крайней мере 3 модели вероятностных графов или деревьев.
1) - марковские цепи. Особенности как графа - наличие циклов
2)упомянутое выше дерево решений (вероятностное) хотя может использоваться и без вероятностей ребер а просто как схема принятия возможных решений
3)байесовы сети условных вероятностей . Особенности - кроме вероятностей ребер - условных вероятностей отдельные вершины могут также иметь веса - безусловные вероятности