在以上代码的基础，实现一个五折交叉验证，给出具体代码

你可以使用 scikit-learn 库中的 `KFold` 函数来实现五折交叉验证。首先，你需要导入 `KFold` 函数：

from sklearn.model_selection import KFold

然后，你需要创建一个 `KFold` 对象，并将数据和想要分成的折数传入。在这里，我们创建了一个五折交叉验证的对象：

kf = KFold(n_splits=5)

然后，你可以使用 `kf.split()` 函数来生成训练和测试数据的索引。你可以使用这些索引来获取训练和测试数据：

for train_index, test_index in kf.split(X):
    X_train, X_test = X[train_index], X[test_index]
    y_train, y_test = y[train_index], y[test_index]

你可以在这里使用你的模型对训练数据进行训练，并使用测试数据进行评估。

最后，你可以使用 `KFold` 对象的 `split()` 函数来生成五组不同的训练和测试数据，并使用这五组数据进行五次模型训练和评估，最后将五次结果求平均值作为最终的模型评估结果。

完整的五折交叉验证代码如下：

from sklearn.model_selection import KFold

# 创建 KFold 对象
kf = KFold(n_splits=5)

# 存储五折交叉验证的结果
scores