随机森林准确性

Question

我使用随机森林算法来预测目标变量“Y”有4个值 下面的语法用于创建模型

control <- trainControl(method="repeatedcv", number=2, repeats=1, search="random")
seed <- 7
metric <- "Accuracy"
set.seed(seed)
mtry <- sqrt(ncol(train))
model <- train(Target~., data=complete, method="rf", metric=metric, tuneLength=15, trControl=control)

但是，当我在测试数据集上测试经过训练的模型时，它确实只能提供接近50％的精度，是否有任何方法可以将准确度提高到接近70％以上？