如何在R语言中使用cv.lm函数对mtcars数据集中变量mpg与cyl、hp、drat和wt之间的线性模型进行5折交叉验证？

在R语言中，`cv.lm()`函数并不是直接用于进行交叉验证的内置函数，通常我们会使用`boot()`函数或其他包如`caret`或`survival`提供的功能来进行线性模型的交叉验证。对于`mtcars`数据集，我们可以先加载必要的包，然后按照以下步骤进行：

1. **加载所需包**：

library(caret)
library-boot

2. **加载mtcars数据集**：

data(mtcars)

3. **准备数据和响应变量**：

y <- mtcars$mpg
X <- mtcars[, c("cyl", "hp", "drat", "wt")] # 提取需要的自变量

4. **创建训练集和测试集的组合（分层抽样）**：

set.seed(123) # 设置随机种子保证结果可重复
indices <- createDataPartition(y, p = 0.8, list = FALSE) # 80%数据作为训练集
trainIndex <- indices
testIndex <- setdiff(seq_len(nrow(X)), indices)

5. **建立基础模型**：

model_base <- lm(mpg ~ ., data = X[trainIndex, ])

6. **使用`boot()`函数进行5折交叉验证**：

cv_results <- boot(lm_fit = model_base, R = 5, statistic = function(d, i) {
  new_data <- X[-i, ] # 使用当前未使用的数据
  predict(model_base, newdata = new_data)
}, parallel = TRUE) # 并行计算提高效率

7. **查看交叉验证结果**：

summary(cv_results$t)

这将返回每个折叠的残差平方和平均值，以及交叉验证的总体估计。