r - R で xgboost (xgb.cv) を使用して交差検証されたモデルを交差検証して保存することは可能ですか?

Question

R のほとんどすべての機械学習パッケージ/関数を使用すると、モデルのトレーニング中に相互検証パフォーマンス メトリックを取得できます。

私が知る限り、xgboost で相互検証を行う唯一の方法は、次のxgb.cvようなステートメントを設定することです。

clf <- xgb.cv(      params              = param, 
                    data                = dtrain, 
                    nrounds             = 1000,
                    verbose             = 1,
                    watchlist           = watchlist,
                    maximize            = FALSE,
                    nfold               = 2,
                    nthread             = 2,
                    prediction          = T
)

ただし、そのオプションを使用してもprediction = T、トレーニング データから予測結果を取得しているだけです。clf結果のオブジェクト (この例では)predictを新しいデータを含むステートメントで使用する方法がわかりません。

私の理解は正確ですか?回避策はありますか?