如何使用RandomForestClassifier获得最佳结果？

Question

我看到了this关于提高SVM速度的问题。 RandomForestClassifier的工作速度非常快（在50000个32X32 RGB图像的数据集上大约需要140秒。只是为了比较，对于常规的SVC，我需要大约140个用于2500 !!图像）。

它的问题在于，它具有次优的准确度（<40％，其中具有少得多的样本的常规SVM给出50％）。是否可以将它与线性/多项式内核一起使用，如常规SVC(C = 0.01, kernel='poly', degree = 3)）？