R语言预测模型filter

在R语言中，可以使用filter函数来筛选数据。根据引用中的内容，我们可以看到在预测模型中使用了filter函数来排除低准确性的ARIMA模型。具体操作是通过在calibration_table中使用filter函数来删除模型id为1的ARIMA模型。代码示例如下：

calibration_table %>%
filter(.model_id != 1)

此外，根据引用中的内容，还可以使用filter函数来对数据进行预处理。在这个例子中，使用filter函数来剔除date列，以便于随后的预测模型处理。代码示例如下：

workflow_fit_rf <- workflow() %>%
add_model(model_spec_rf) %>%
add_recipe(recipe_spec %>%
step_rm(date)) %>%
fit(training(splits))

综上所述，R语言中的filter函数可以用于对预测模型进行筛选和数据预处理的操作。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [时间序列模型R语言实现-批量建模，预测（ARIMA, 随机森林）](https://blog.csdn.net/Allenmumu/article/details/118933464)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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