# 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。