随机森林多类Python不能提高准确性

Question

我正在制作一个随机森林多分类器模型。基本上有数百个拥有200多个功能的家庭，根据这些功能，我必须将它们归类为{1,2,3,4,5,6}中的一类。

我面临的问题是我无法尝试提高模型的准确性。我使用过RandomSearchCV和GridSearchCV，但我只能达到68％左右的精度。

一些注意事项

1. 采样点不平衡。这是类的顺序，降序为{1,4,2,7,6,3}。我使用了class_weight =“ balanced”，但确实提高了准确性。
2. 我尝试了50-450个估算器
3. 我还计算了f1分数，不仅是为了准确比较模型而进行了计算

你们还有什么建议可以提高准确性/ f1得分？我长期以来一直困扰着这个问题。任何帮助将不胜感激。