ML-exp-1/report.md

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：

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：

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。