在R语言中，可以使用其他机器学习包（如randomForest、gbm等）来拟合最终的模型，而不使用caret包。下面是一个示例的解决方法。

首先，假设我们有一个数据集train_data用于训练模型，一个数据集test_data用于测试模型。

1. 安装和加载所需的包（randomForest）：

install.packages("randomForest")
library(randomForest)

2. 准备数据。假设数据集train_data和test_data已经准备好，包括自变量和因变量。

# 提取自变量和因变量
train_X <- train_data[, -ncol(train_data)] # 自变量
train_Y <- train_data[, ncol(train_data)] # 因变量

test_X <- test_data[, -ncol(test_data)] # 自变量
test_Y <- test_data[, ncol(test_data)] # 因变量

3. 使用randomForest包进行模型拟合。

# 设置randomForest的参数
num_trees <- 100 # 决策树的数量

# 拟合模型
model <- randomForest(train_X, train_Y, ntree = num_trees)

4. 使用训练好的模型进行预测。

# 预测
predictions <- predict(model, test_X)

5. 对模型进行评估。

# 计算准确率
accuracy <- sum(predictions == test_Y) / length(test_Y)

这样，你就可以使用randomForest包进行最终模型的拟合，而不使用caret包。注意，以上示例中的参数和方法仅供参考，你可以根据自己的数据和需求进行调整。