在RandomForestClassifier上执行GridSearchCV的精度较低

可能是由于以下几个原因：

1. 数据不平衡：如果数据集中某个类别的样本数量远远大于其他类别，可能会导致模型过于关注较大类别，而忽略较小类别，从而影响模型的性能。在这种情况下，可以尝试使用采样技术（如欠采样或过采样）来平衡数据集，或者使用类别权重来调整模型训练过程中的样本权重。
2. 参数选择不合适：RandomForestClassifier有许多参数可以调整，如决策树数量、最大深度、节点分裂准则等。在GridSearchCV中，需要仔细选择参数的取值范围，以保证搜索的参数空间不会过大或过小。如果参数范围选择不当，可能会导致模型在参数调优过程中无法找到最优的组合。建议对RandomForestClassifier中的参数进行详细的研究，并根据实际情况调整参数范围进行GridSearchCV。
3. 特征选择不合适：如果输入特征过多或过少，都可能对模型的性能造成负面影响。过多的特征可能导致维度灾难，过少的特征则可能损失了重要信息。因此，建议进行特征选择或降维的操作，以提取出最具有预测能力的特征。常用的特征选择方法有相关性分析、方差分析、主成分分析等。
4. 数据预处理不完善：在进行模型训练之前，需要对数据进行预处理，包括缺失值处理、异常值处理、数据标准化、数据归一化等。如果在这些步骤中存在问题，会导致模型训练出现偏差或方差过高的情况，从而影响模型的性能。

关于RandomForestClassifier的详细信息和使用方法，可以参考腾讯云的机器学习平台相关产品：

腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tensorflow）提供了基于云计算的机器学习平台，其中包括RandomForestClassifier等常用算法模型，可通过网页界面进行参数调整和模型训练。此外，腾讯云还提供了丰富的API和SDK，方便开发者进行模型训练和预测等操作。

希望以上信息对您有所帮助。