在r语言中利用“cv.lm”函数来对mpg关于cyl、hp、drat和wt的线性模型进行5折交叉验证，其中mpg、cyl、hp、drat和wt来自R中自带数据集mtcars。

在R语言中，`cv.lm`函数并不是内置的统计函数，用于线性模型的五折交叉验证的是`boot`包提供的`boot`函数或更现代的` caret`包中的`trainControl`和`train`函数。不过，我们可以使用`caret`包来实现这个需求，因为它的功能更为全面。

首先，你需要安装并加载`caret`包，如果尚未安装，可以运行`install.packages("caret")`，然后安装：

library(caret)

接下来，你可以从`mtcars`数据集中选择列并创建模型。假设我们要预测mpg（每加仑英里数），变量包括cyl（气缸数）、hp（马力）、drat（齿轮比）和wt（重量）。这里是一个简单的例子：

# 加载mtcars数据
data(mtcars)

# 定义特征变量和目标变量
features <- c("cyl", "hp", "drat", "wt")
target <- "mpg"

# 创建数据框，只包含训练集
set.seed(123)  # 设置随机种子为了得到可复现的结果
index <- createDataPartition(mtcars[, target], p = 0.8, list = FALSE)
train_data <- mtcars[index, features]
test_data <- mtcars[-index, features]
train_labels <- mtcars[index, target]

# 使用caret包的trainControl进行五折交叉验证
control <- trainControl(method = "cv", number = 5)

# 训练模型
model <- train(train_labels ~ ., data = train_data, method = "lm",
               trControl = control)

上述代码会训练一个线性回归模型，并使用5折交叉验证评估其性能。如果你想了解具体的交叉验证分数，可以查看`model$$results`部分。