resubloss の引数は (こちら参照) full-classification model である必要があります。このモデルの中には学習時のデータなどが含まれます。resubloss 関数はこの学習データを利用して再代入誤差率を計算しています。
一方で、交差検証 (たとえば crossval ) で返ってくるモデルは、別のクラスのインスタンスになっています。crossval でしたら こちらの オブジェクト ClassificationPartitionedModel なので resubloss は受け取ることが出来ません。恐らくこれが原因ではないかと思われます。
回避策としては、単純に利用したデータを交差検証後のモデルに predict 関数などで与えて、計算したい再代入誤差のコードを書けば良いと思います。resubloss のようにオプションを切り替えるだけで色々計算はできませんが、計算方法も resubloss の下の方に解説があるので、それを見ながらコードを作成することはそこまで難しく無いかなと思います。
