膨大な量の変数を使用して最良のロジットモデルを見つけるアルゴリズムがありますか？

Question

私は（ロジット）モデルを実行し、最良の組み合わせの変数（すなわち、最小のAICまたはBIC基準、および/または有意な変数の最大数を持つモデル）を見つける方法を探しています。問題は50個の変数があるため、すべての組み合わせを手で探すのはほとんど不可能です。

私はすでにstackoverflowとstackexchangeで答えを探しています。彼らの助けのために

Answer 1

を私の質問が悪い聞こえる場合、私はので、私はすでにRの比較的新しい謝罪しています、と私はRのコミュニティのおかげにしたい

はい、それは存在します！ 2つのバージョンがあります。

AICを最大にしようとする空のモデル（すべての考慮された変数を含むフルモデル）からモデルから変数を順次追加（除去）する方法に基づいています。

この実装は、R：stepAIC関数（キャプション付き "ステップワイズアルゴリズムのAICでモデルを選択する"）のパッケージにあります。

stepAIC(object, scope, scale = 0, 
     direction = c("both", "backward", "forward"), 
     trace = 1, keep = NULL, steps = 1000, use.start = FALSE, 
     k = 2, ...) 

object線形/ロジットモデル（lm又はglmクラス）です。