置信区间与贝叶斯网络中的置信度是一回事么？

置信区间和贝叶斯网络中的置信度是不同的概念。

置信区间是指在给定的置信水平下，对未知参数的估计范围。它是一种统计推断方法，用于估计参数的不确定性，通常用于对数据的置信度进行量化。

贝叶斯网络中的置信度则是指在给定一些观察到的证据（evidence）后，对某个假设（hypothesis）的置信度。它是通过贝叶斯定理计算而得的，通常用于对某个事件的发生概率进行推断。

因此，两者虽然都与不确定性有关，但是概念和应用场景是不同的。