python中预测集为y_test训练集为y_train，有九个特征x.sbp,x.tobacco,x.ldl,x.adiposity,x.famhist,x.typea,x.obesity,x.alcohol,x.age，进行逻辑回归并用用AIC准则进行特征选择准则

在Python中使用逻辑回归进行特征选择，可以使用statsmodels库来实现。下面是一个基本的代码框架：

import statsmodels.api as sm
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

# 加载数据集
data = pd.read_csv('your_data.csv')

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data.iloc[:, :-1], data.iloc[:, -1], test_size=0.2, random_state=42)

# 构建逻辑回归模型
logit_model = sm.Logit(y_train, X_train)

# 使用AIC准则进行特征选择
result = logit_model.fit(method='bfgs')
selected_features = result.summary2().tables[1]['Coef.'][(result.pvalues < 0.05).values].index

# 重新构建模型
X_train_selected = X_train[selected_features]
X_test_selected = X_test[selected_features]
logit_model_selected = LogisticRegression()
logit_model_selected.fit(X_train_selected, y_train)

# 在测试集上进行预测
y_pred = logit_model_selected.predict(X_test_selected)

解释一下上述代码：

1. 加载数据集并划分训练集和测试集。
2. 使用`statsmodels`库中的`Logit`函数构建逻辑回归模型。
3. 使用AIC准则进行特征选择，选择p值小于0.05的特征。
4. 重新构建模型，只使用选中的特征。
5. 在测试集上进行预测。

需要注意的是，这里的特征选择只是一个基本的示例，实际应用中需要根据具体情况进行调整。