准确率较低，即预测准确率为52%，而训练期间的训练和验证准确率约为92%

准确率是评估一个机器学习模型的性能指标之一，它衡量了模型在给定输入数据上进行预测时的准确程度。准确率较低说明模型在预测中存在一定的误差，而在训练和验证期间的高准确率则表示模型在已知数据上的表现良好。

准确率较低的情况下，可以考虑以下几个方面的原因和解决方法：

1. 数据质量问题：低准确率可能是因为训练数据中存在噪声、缺失值、样本不平衡等问题。可以通过数据清洗、特征选择和数据平衡等方法来提高数据质量。
2. 模型选择问题：低准确率可能是因为选择的模型不适合解决当前的问题。可以尝试使用更复杂或更合适的模型，比如使用深度学习模型或集成学习方法来提高准确率。
3. 特征选择问题：低准确率可能是因为选择的特征不具有代表性或相关性较弱。可以通过特征工程的方法，如添加新特征、组合特征或进行特征转换等来改善特征的表达能力。
4. 模型调参问题：低准确率可能是因为模型的参数配置不合理。可以通过调整模型的超参数、正则化参数等来优化模型的性能。
5. 过拟合问题：训练和验证准确率高于预测准确率可能是由于模型过拟合了训练数据。可以通过增加正则化项、采用交叉验证、数据扩增等方式来减少过拟合。
6. 样本数量问题：低准确率可能是由于训练样本数量不足导致的。可以通过增加样本数量来改善模型的性能。

对于准确率较低的问题，腾讯云提供了一系列的解决方案和产品：

1. 数据清洗和预处理：腾讯云的数据分析产品包括数据清洗、数据预处理等功能，可以帮助提高数据质量。详细信息请参考腾讯云数据分析产品介绍：链接地址
2. 机器学习平台：腾讯云的机器学习平台提供了多种模型和算法选择，可以根据具体问题选择合适的模型，并通过调参、特征工程等方式提高准确率。详细信息请参考腾讯云机器学习平台产品介绍：链接地址
3. 弹性计算服务：腾讯云的弹性计算服务提供了高性能的计算资源，可以支持训练大规模的机器学习模型。详细信息请参考腾讯云弹性计算服务产品介绍：链接地址
4. 数据库和存储服务：腾讯云提供了各种类型的数据库和存储服务，可以满足不同场景下的数据存储和访问需求。详细信息请参考腾讯云数据库和存储服务产品介绍：链接地址
5. 网络安全服务：腾讯云的网络安全服务包括防火墙、DDoS防护、Web应用防护等，可以保护模型和数据的安全。详细信息请参考腾讯云网络安全服务产品介绍：链接地址

综上所述，通过腾讯云的数据分析、机器学习、弹性计算、数据库和存储、网络安全等产品和服务，可以帮助提高准确率并解决云计算领域中的各种问题。