ML-exp-1/report.md

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# 实验报告
## 1. 实验步骤
1. 实现了C4.5算法,并添加了详细注释。
2. 使用`iris`和`wine_quality`数据集进行实验。
3. 比较了C4.5算法与Logistic回归算法的性能精度和速度使用十折交叉验证。
## 2. 实验结果
### Iris数据集
- **C4.5算法**平均精度X.XXXX平均时间X.XXXX秒
- **Logistic回归**平均精度X.XXXX平均时间X.XXXX秒
- 截图:![Iris结果截图](path_to_screenshot.png)
### Wine Quality数据集
- **C4.5算法**平均精度X.XXXX平均时间X.XXXX秒
- **Logistic回归**平均精度X.XXXX平均时间X.XXXX秒
- 截图:![Wine Quality结果截图](path_to_screenshot.png)
## 3. 结果分析
- 在Iris数据集上C4.5算法的精度/速度表现优于/劣于Logistic回归。
- 在Wine Quality数据集上C4.5算法的精度/速度表现优于/劣于Logistic回归。