决策树还可以表示给定特征条件下类的条件概率分布，这一概率分布定义在特征空间的一个划分上，将特征空间分为互不相交的单元或区域，并在每个单元定义一个类的概率分布就构成了一个条件概率分布。()

下列关于概率的几种形式的说法中，正确的有（ ）。Ⅰ.条件概率可以用决策树进行计算Ⅱ.联合概率表示两个事件共同发生的概率Ⅲ.A与B的联合概率表示为P（AB）或者P（A,B）,或者P（A∩B）Ⅳ.A的边缘概率表示为P（A|B） 决策树法中，决策树的根基是() “决策树”法中，一般用方块来表示（） 什么是决策树？ 决策树的最佳用途是什么？ 决策树分为哪两种树？ 决策树中不包含一下哪种结点（） 决策树中不包含一下哪种结点（???） 决策树方法中用用圆圈“○”表示机会节点，表示决策者（）的。 表示决策树中机会点的图形是（???? ）。 决策树是一种表示知识的方法，它属于逻辑表示法。() 决策条件明确，一个方案只有一种结果的决策就是确定型决策。它比较常用的方法是决策树法。（ ） 决策树 决策树()。 决策树算法对于样本特征的取值要求是（） 二项分布的概率分布图在何条件下为对称图形二项分布的概率分布图在何条件下为对称图形（） 决策树是决策 “决策树”法就是把决策过程用树状图形来表示的一种决策方法（） 下列关于决策树算法的论述错误的是: ID3算法的属性选择度量就是使用信息增益，选择最小信息增益的属性作为当前节点的测试属性。 决策树基本思想是贪心算法，它以自顶（根节点）向下递推生成的方式构造决策树。 条件熵H(Y|X)表示在已知特征X的条件下，类别Y的不确定性的度量 熵可用于描述信息的不确定性或混乱程度，信息的不确定性越大则熵越大，反之越小 一个给定样本的规模是总体特征和审计师决策的共同结果。在其他同等条件下，样本规模将：( ) 应用决策树分析一个决策问题，常用的分析框架包括构造决策问题、构造决策树，以及（）。 “决策树”法就是把决策过程用文字来加以说明和表示。