带正向参数的R stats::step函数没有优化LR模型(AIC)

R是一种流行的编程语言，用于数据分析和统计建模。stats::step函数是R中的一个函数，用于在线性回归模型中进行变量选择。它通过逐步添加或删除预测变量来改进模型的拟合效果。

然而，带正向参数的stats::step函数在优化逻辑回归（LR）模型的AIC（赤池信息准则）时存在一些问题。AIC是一种模型选择准则，用于在给定数据集上比较不同模型的拟合效果。通常，较小的AIC值表示模型对数据的拟合效果更好。

在R中，stats::step函数默认使用AIC来选择变量。但是，当使用正向参数时，该函数不会正确地优化LR模型的AIC。这可能导致选择不正确的变量，从而影响模型的准确性和预测能力。

为了解决这个问题，可以考虑使用其他优化方法来选择LR模型的变量，例如BIC（贝叶斯信息准则）或Cp准则。这些准则在模型选择中也很常用，并且可以提供更准确的结果。

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