以下是一个使用训练好的模型作为最终层的示例解决方法：

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

# 加载数据集
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 训练模型
model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# 使用训练好的模型进行预测
y_pred = model.predict(X_test)

# 计算准确率
accuracy = sum(y_pred == y_test) / len(y_test)
print("准确率:", accuracy)

在上面的代码中，首先使用load_iris函数加载了一个经典的鸢尾花数据集。然后，使用train_test_split函数将数据集划分为训练集和测试集。接下来，创建了一个LogisticRegression模型，并使用训练集训练了该模型。最后，使用训练好的模型对测试集进行预测，并计算了预测准确率。

请注意，这个示例中并没有使用交叉验证来评估模型的性能。如果你需要使用交叉验证来评估模型，你可以使用cross_val_score函数或KFold类来实现交叉验证。