可以对来自家庭的响应执行glm带有逻辑链接函数的模型拟合，binomial然后可以应用step函数来根据信息标准（如 AIC 或 BIC）提取解释特征的最佳子集。
cv.glmnet有没有人为函数或包glmnet的输出模型执行过这样的过程glmnet？您能否建议如何重现常规glm模型和cv.glmnet模型中使用的相同方法？
下面的这个看起来不起作用：
modelAIC <-step( object= model$glmnet.fit, direction = "backward")