我是一个完全的初学者在数据挖掘与Oracle SQL
我有一组数据，有几个属性a target要调查，有超过100，000条记录

user_id
target
attribute_1
attribute_2
...
attribute_60

创建build、test和apply视图，然后基于data mining classification创建model
最后，我运行了一次准确性检查，只得到了accuracy的80

SELECT SUM(accurate) / COUNT(*) AS accuracy
FROM(
  SELECT DECODE(target, PREDICTION(model USING *), 1, 0) AS accurate
  FROM test_view
);

我想把accuracy提高到至少90%，为此我收集了每个属性的explanatory value，并只在视图中保留最好的。但这导致了较低的准确性......我认为这是因为Oracle API已经自动准备了数据，所以这可能是一个不必要的步骤。
我尝试了其他算法，其他方法来衡量结果，如精确度，召回率等，但我发现自己卡住了。
我对数据没有太多的控制，我只是使用可用的数据。有什么方法可以提高准确性吗？