修改这段代码，使得结果更好

为了优化这段代码并提高模型性能，你可以尝试以下几个方向：

1. **参数调整**：对 `RandomForestClassifier` 的其他参数进行网格搜索或者随机搜索，例如最大深度、叶子节点最少样本数、选择最佳特征数目等，找出最优组合。

from sklearn.model_selection import GridSearchCV

param_grid = {
    'n_estimators': [50, 100, 200],
    'max_depth': [None, 10, 20, 30],
    'min_samples_split': [20, 40, 80],
    'min_samples_leaf': [1, 2, 4],
}

grid_search = GridSearchCV(model, param_grid, scoring='roc_auc', cv=kfold, n_jobs=-1)
best_model = grid_search.fit(X, y)

2. **特征工程**：如果你认为某些特征对分类有帮助，可以尝试创建新的交互特征、二阶多项式特征或基于领域知识的专业转换。

3. **集成方法**：考虑使用更高级别的集成方法，如 `AdaBoostClassifier`, `GradientBoostingClassifier` 或者堆叠模型。

4. **正则化**：如果数据过拟合严重，可以尝试添加正则化（如 L1 或 L2 正则化）来控制模型复杂度。

5. **早停法**：如果是在训练过程中发现模型开始过拟合，可以在验证集上实施早停策略，一旦验证集上的性能不再提升就停止训练。

6. **数据增强**：如果条件允许，增加数据量可能会改善模型的表现。这可以通过数据扩增、迁移学习等方式实现。

7. **更多交叉验证策略**：可以尝试其他的交叉验证策略，比如 K-Fold 之外的 Leave-One-Out 或者 Time Series Cross Validation。

8. **模型选择**：如果你的实验结果显示其他类型的模型（如 SVM、XGBoost 或 LightGBM 等）更适合当前任务，那么可以考虑更换模型。

记住，每次更改后都要重新运行交叉验证来评估模型效果，并确保在整个过程中保持一致的数据划分和评估标准。