xgboostでsignateの練習問題(ワインのぶどう分類)の精度を上げたい。

実現したいこと

練習問題　ワインの品種の予測
https://signate.jp/competitions/112#terms
の制度を向上させたい

発生している問題・分からないこと

xgboostで分類を行いましたが0.92から上げる方法が分かりません。一般的な意見でもいいのでお願いします。

該当のソースコード

最高0.92 現在0.80(正解率が1.0になっている) ソースコード貼っていいか不明なので貼らないです。

pythonライブラリ

1import matplotlib.pyplot as plt 2import seaborn as sns 3import numpy as np 4import pandas as pd 5from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier 6from sklearn.linear_model import LogisticRegression 7from sklearn.preprocessing import StandardScaler 8from sklearn.model_selection import train_test_split,KFold 9from sklearn.metrics import accuracy_score 10from xgboost import XGBClassifier

試したこと・調べたこと

上記の詳細・結果

グリッドサーチを行いましたが、正解率が1.0になってしまいました。結果は0.80でした。
候補
スタッキング

補足

xgboost
MacM1
jupyter notebook
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