Tidyselect много столбцов в формуле

Механизмом по умолчанию для logistic_reg() является glm(), который имеет интерфейс формулы, поэтому пастернак просто передает данные и формулу. glm() не предназначено для работы с tidyselect, так что на этом это путешествие и закончится.

У вас уже была правильная идея с использованием ~ . и выбором переменных до того, как данные будут переданы в glm(). Вы можете расширить эту идею, используя рецепт для предварительной обработки, который дает вам доступ к гораздо большему, чем просто select() с синтаксисом tidyselect.

Одним из вариантов может быть использование рецептов из экосистемы tidymodels для изменения ролей.

Переменные, не необходимые в качестве предикторов, могут опционально сохраняться как информационные (ID) переменные для последующего использования (или удаляться).

library(tidymodels)

df <- tribble(
  ~aa, ~ab, ~ba, ~bb, ~y,
  1, 1, 1, 1, 1,
  2, 2, 2, 2, 2
)

lr_mod <- logistic_reg()

lr_rec <- recipe(y ~ ., data = df) |> 
  update_role(starts_with("b"), new_role = "ID")

lr_rec
#> 
#> ── Recipe ──────────────────────────────────────────────────────────────────────
#> 
#> ── Inputs
#> Number of variables by role
#> outcome:   1
#> predictor: 2
#> ID:        2

# Then contimue with something like:
# lr_wflow <- workflow() |>
#   add_recipe(lr_rec) |>
#   add_model(lr_mod)
# 
# lr_fit <- lr_wflow |> fit(df)

^{Created on 2024-05-13 with reprex v2.1.0}