r言語のK-fold Cross Validationについてです。

前提・実現したいこと

caretライブラリを使用してK-fold Cross Validationのirisデータを分析し、knn方法で分析した結果の正確度を分析して提示するにはコードをどのように変えなければなりませんか？

該当のソースコード

library(caret)
train_control<- trainControl(method="cv", number=5)
model<- train(resp~., data=iris, trControl=train_control, method="knn")
predictions<- predict(model,iris)
iris<- cbind(iris,predictions)

confusionMatrix<- confusionMatrix(iris$predictions,iris$resp)

試したこと

全部実行させてみて結果を確認してみましたが、正確度をどうやって実行すればいいか分かりません。

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

control=trainControl(method = 'cv',number = 5)
r=train(tgroupQ17+Q18+Q19+Q20,data = week12m, method = 'rpart', metric = 'Accuracy',trControl=control)
f=train(tgroupQ17+Q18+Q19+Q20,data = week12m, method = 'rf', metric = 'Accuracy',trControl=control)
s=train(tgroupQ17+Q18+Q19+Q20,data = week12m, method = 'svmRadial', metric = 'Accuracy',trControl=control)
k=train(tgroupQ17+Q18+Q19+Q20,data = week12m, method = 'knn', metric = 'Accuracy',trControl=control)

こんな風に私が持っているデータでやってみました。
上記データはネットに公開されているコードです。
公開されているコードで、例を挙げていただければと思います。