R 如何交叉验证朴素贝叶斯分类器？

我使用e1071进行简单分类

作用

naiveBayes(x=, y=, )

我想使用cvTools进行交叉验证

cvFit(....)

我怎么能写这个，cvFit的文档对我来说真的很难理解

typeof(naiveBayes) is 'closure'

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我认为最好开始使用插入符号包。e、 g.以下是我目前正在研究的部分代码：

    library('caret')

    train_control <- trainControl(method="cv", number=10)

    #create model
    fit <- train(trainData[, -classIndex], trainData[, classIndex], method = "nb",trControl=train_control)

库（“插入符号”）
使用klaR包的train_控件，根据我的经验，对于天真的bayes来说，它的速度非常慢。它比R中的e1071或Python中的sklearn花费了100-1000倍的时间。有没有更好的方法解决这个问题？几年过去了。。。