Python 如何调整多标签分类？

我试图开发一个多标签分类问题的模型。我的训练数据集有约550k个观察值、2.7k个输入和84个标签（已经有一个热编码）用于输出

我查阅了以下材料： 通过类似的方法来解决这个问题。 aI最初考虑使用XGBClassifier或MLPCClassifier的二进制相关性。我试过运行以下代码的一些变体：

clf_mlp = MultiOutputClassifier(
        MLPClassifier(hidden_layer_sizes=(2000,),
                     activation='relu', 
                    max_iter=10000, 
                    verbose=False, 
                    early_stopping=False
                     )).fit(X_train, y_train)
predictions_mlp = clf_mlp.predict(X_test)
accuracy_mlp=accuracy_score(y_test,predictions_mlp)

然而，我的准确率只有8%。。。关于调优或其他算法，哪种可能更有效，有什么建议吗