我在通过交叉验证检查预测能力时遇到一些直观的问题，我想我没有100％获得该算法。我想在示例中说明我的直觉问题。令k = 5（倍数），
library(caret)
x=runif(100)
z=rexp(100)
y=rnorm(100)
Q=data.frame(x,z,y)
train.control <- trainControl(method = "cv", number = 5)
train(y~x+z,method="lm",data=Q,trControl=train.control)
在输出中，我得到了：
100 samples
2 predictor
No pre-processing
Resampling: Cross-Validated (5 fold)
Summary of sample sizes: 80, 80, 80, 80, 80
Resampling results:
RMSE Rsquared MAE
1.032508 0.1272826 0.8213676
Tuning parameter 'intercept' was held constant at a value of TRUE
我的问题是：
（（1）为什么将我的样本划分为长度为80,80,80,80,80而不是20,20,20,20,20的子样本？长度y，x和z为100而不是400。
（（2）算法仅从x和z或从x和y和z绘制图形]
（3）随机化后算法会做什么？我在互联网上找不到任何相关信息。我只看到他计算出RMSE和MAE。但是例如MAE计算y和y.hat之间的差的绝对值。我相信hhat是由模型y〜x + z预测的值（例如，如果我绘制x = 0.05且z = 0.16，则y.hat = 0.21）。但是我不知道这些开奖号码的y是什么，我无法想象选择正确的数字的可能性。
[请问，您能回答我的直觉性问题还是给我一些不错的页面来阅读它？我读过的所有页面都找不到解决问题的方法。预先谢谢你。