将 tibble 转换为模型类

如何解决将 tibble 转换为模型类

我有一个从数据框 lm 生成的 df 对象：
model <- lm(y ~ poly(x1,...,xN,degree=DEGREE,raw=TRUE)

模型对象的每一行表示由变量 x1,xN 的幂唯一确定的多项式的一项。

我想通过关注具有重要 p 值的行来修改此模型。我申请了

t <- summary(model) %>% broom::tidy(); 
attach(t)
model_slim <- t %>% dplyr::filter(p.value<0.1) 
detach(t)

我的目标是再次运行预测，看看它的变化有多严重。

问题 如何将此对象转换回模型以便我可以应用 predict？有没有更好的方法？

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attach(iris)
model <- lm(Sepal.Width ~ poly(Sepal.Length,Petal.Length,degree=2)
detach(iris)
t <- summary(model) %>% broom::tidy();
attach(t)
model_slim <- t %>% dplyr::filter(p.value<0.8) 
detach(t)

重述问题，给定 broom::tidy(): model -> tibble，是否有反函数取 tibble -> model ?我的目标是predict(model_slim,dataframe)