由于ID3算法在实际应用中存在一些问题，于是Quinlan提出了C4.5算法，严格上说C4.5只能是ID3的一个改进算法。

C4.5算法继承了ID3算法的优点，并在以下几方面对ID3算法进行了改进：

1) 用信息增益率来选择属性，克服了用信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足；

2) 在树构造过程中进行剪枝；

3) 能够完成对连续属性的离散化处理；

4) 能够对不完整数据进行处理。

C4.5算法有如下优点：产生的分类规则易于理解，准确率较高。其缺点是：在构造树的过程中，需要对数据集进行多次的顺序扫描和排序，因而导致算法的低效。此外，C4.5只适合于能够驻留于内存的数据集，当训练集大得无法在内存容纳时程序无法运行。

具体算法步骤如下；

1创建节点N

2如果训练集为空，在返回节点N标记为Failure

3如果训练集中的所有记录都属于同一个类别，则以该类别标记节点N

4如果候选属性为空，则返回N作为叶节点，标记为训练集中最普通的类；

5for each 候选属性 attribute_list

6if 候选属性是联系的then

7对该属性进行离散化

8选择候选属性attribute_list中具有最高信息增益的属性D

9标记节点N为属性D

10for each 属性D的一致值d

11由节点N长出一个条件为D=d的分支

12设s是训练集中D=d的训练样本的集合

13if s为空

14加上一个树叶，标记为训练集中最普通的类

15else加上一个有C4.5（R - {D},C，s）返回的点