ID3算法和C4.5算法都是经典的决策树算法，用于从数据集中构建决策树模型。它们的主要区别在于以下几个方面：

1. 处理连续值特征：ID3算法只能处理离散值特征，而C4.5算法可以处理连续值特征。C4.5算法通过将连续值特征离散化为多个离散的取值，然后按照离散值进行处理。

2. 处理缺失值：ID3算法对于缺失值的处理比较简单，直接忽略缺失值所在的样本。而C4.5算法采用了更加复杂的处理方式，通过计算不同特征值的权重，来处理缺失值。

3. 信息增益率：ID3算法使用信息增益来选择最优的划分特征，而C4.5算法引入了信息增益率来解决ID3算法对于取值较多的特征有偏好的问题。信息增益率考虑了特征取值的多样性，避免了对取值较多的特征有过高的评价。

4. 剪枝策略：ID3算法在构建决策树后不进行剪枝处理，容易出现过拟合的问题。而C4.5算法引入了剪枝策略，通过后剪枝来减小决策树的复杂度，提高泛化能力。

总的来说，C4.5算法在ID3算法的基础上进行了改进，增加了对连续值特征和缺失值的处理，引入了信息增益率和剪枝策略，使得决策树模型更加灵活和鲁棒。