用途：对批量表达矩阵进行二分类（病例 vs 对照）的弹性网络逻辑回归特征选择，筛选预测性基因等分子特征，输出系数路径和基于cv.glmnet的lambda选择结果。
主要能力：支持alpha为固定数值或auto（在alpha_grid上交叉验证选优）；lambda.min或lambda.1se系数提取；特征标准化；随机种子与运行超时控制。输出alpha_tuning.csv、model_coefficients.csv、selected_features.csv、feature_matrix.csv及系数路径与交叉验证曲线图、会话信息。若alpha=0则为岭回归，selected_features.csv会写为空。
使用方式： Rscript scripts/main.R --input_file ./expression_matrix.csv --group_file ./groups.csv --feature_file ./genes.csv --case_group case --control_group control --alpha auto --alpha_grid 0,0.25,0.5,0.75,1 --nfolds 5 --lambda_choice lambda.min --standardize TRUE --timeout_seconds 600 --output_dir ./output/ --seed 42 表达矩阵行为基因、列为样本，CSV首列为基因ID；分组文件含sample与group两列；特征文件可选，每行一个特征。可用测试数据：Rscript scripts/main.R -i tests/data/expression_matrix.csv -g tests/data/groups.csv -f tests/data/genes.csv -a auto --alpha_grid 0,0.5,1 -o tests/output -n 5 -t 600。
适用场景：仅二分类（组文件恰有两个水平）；批量表达矩阵。限制：不支持生存或Cox建模、多分类、单细胞数据、非表达表格。若组文件含请求分组之外的标签或缺少某一类，会以SKILL_INVALID_DATA停止；建模前剔除零方差特征。错误码包括SKILL_FILE_NOT_FOUND、SKILL_EMPTY_DATA、SKILL_MISSING_COLUMNS、SKILL_SAMPLE_MISMATCH、SKILL_INVALID_PARAMETER、SKILL_INVALID_DATA、SKILL_DEPENDENCY_MISSING、SKILL_PKG_VERSION、SKILL_TIMEOUT、SKILL_RUNTIME_ERROR。需安装所需R包。具体功能、收费与平台信息暂未提供。