從方向上，逐步回歸可以分為三類，分別是向前選擇法、向后刪除法和雙向法。

對于逐步回歸（Stepwise Regression）的方法分類，其主要策略分為以下幾種：

1. **向前選擇法（Forward Selection）**：
- 從一個空模型開始，逐步向模型中添加變量。每次添加的是對模型最有貢獻(xiàn)的變量，直到?jīng)]有顯著變量可加為止。

2. **向后刪除法（Backward Elimination）**：
- 從一個包含所有備選變量的完整模型開始，逐步刪除對模型貢獻(xiàn)最小的變量，直到所有剩余變量都是顯著的。

3. **雙向法（Stepwise Regression）**：
- 結(jié)合了向前選擇和向后刪除的方法，變量可以被加入或移除。每一步都對模型進(jìn)行評估，根據(jù)統(tǒng)計準(zhǔn)則（如AIC、BIC等）進(jìn)行相應(yīng)調(diào)整。

綜上所述，逐步回歸可以分為以下幾類：A: 向前選擇法、B: 向后刪除法、C: 雙向法。因此，正確答案是A、B、C。

### 專業(yè)分析
- **優(yōu)勢**：
- 在較大數(shù)據(jù)集中，可以自動化選擇模型，節(jié)省時間。
- 通過一定的統(tǒng)計準(zhǔn)則，使最終模型更加可靠。

- **劣勢**：
- 可能會忽略變量之間的多重共線性。
- 容易受隨機(jī)誤差的影響，可能導(dǎo)致選擇偏誤。

逐步回歸在實(shí)際應(yīng)用中需要結(jié)合專家知識和具體問題背景，以確保模型的合理性和解釋能力。