如何解决caret包，naive bayes报错

昨天试了一下caret包的naive bayes分类模型的10-fold交叉验证。
然后发现了如下的错误

{ でエラー: 
  task 1 failed - "Not all variable names used in object found in newdata"
 追加情報:  20 件の警告がありました (警告を見るには warnings() を使って下さい) 

用e1071的时候完全没问题可以建模，用caret就不行了。但是又想偷懒不想自己手写 k-fold的代码。还是自己写吧。

• 首先要把数据打乱
• 然后均等的把数据分成10份
• 最后重复10次建模和验证。
  这样就不用受限于caret，用什么包什么机器学习方法都可以。

#Randomly shuffle the data
yourData<-yourData[sample(nrow(yourData)),]

#Create 10 equally size folds
folds <- cut(seq(1,nrow(yourData)),breaks=10,labels=FALSE)

#Perform 10 fold cross validation
for(i in 1:10){
    #Segement your data by fold using the which() function 
    testIndexes <- which(folds==i,arr.ind=TRUE)
    testData <- yourData[testIndexes, ]
    trainData <- yourData[-testIndexes, ]
    #Use the test and train data partitions however you desire...
}