想用 AI 高效完成 R 语言癌症表达数据分析？本课程以 TCGA 癌症/癌旁基因表达数据为案例，带你走通二分类机器学习从数据准备、7:3 划分训练集与验证集，到逻辑回归、随机森林建模，再到 ROC、AUC、95%CI 计算与合并可视化的完整闭环。课程不只教“让 Kimi 写代码”，更强调 AI 辅助编程的正确流程：清晰描述需求、逐行运行、发现报错、反馈修正、迭代重跑。你将学会把 group 转为因子、避免随机森林误判为回归、检查 95%CI 与图例变量、优化 ROC 图标注，培养不盲信 AI 的批判性代码鉴别能力。适合想用 AI 提升 R 分析效率的生信、医学、肿瘤研究和机器学习入门者。学完后，你能更自信地提出分析需求、读懂并修正 AI 代码，独立完成一套规范的 TCGA 二分类建模与 ROC 评估流程。