“AutoML 主要通过促进泛化的技术来解决过拟合问题，并确保模型在未见数据上表现良好。过拟合发生在模型过于精确地学习训练数据时，捕捉到噪声而不是潜在模式。AutoML 工具通常采用交叉验证、正则化和超参数调优等策略来应对这一问题。例如，交叉验证将数据集拆分为多个子集，使模型能够在数据的不同部分进行训练和验证。这确保了模型不仅仅是记忆训练示例，而是学会了泛化。
此外，AutoML 框架通常还包括正则化技术，这些技术调整模型的复杂性，以防模型过于贴合训练数据。这可能涉及 L1 和 L2 正则化等方法，它们对线性模型中大系数添加惩罚，或如神经网络中的 dropout 技术，在训练期间随机停用某些神经元。通过应用这些方法，AutoML 帮助保持模型的简单性，并关注数据中的主要趋势，而不是无关的细节。
此外，调整超参数是 AutoML 过程中的关键部分。AutoML 平台通常会在不同的参数集之间进行系统搜索，以找到最佳性能组合而不发生过拟合。例如，调整决策树的深度或神经网络中的层数可以显著影响模型的泛化能力。通过自动化这一过程，AutoML 为开发人员节省了时间，同时通过选择在复杂性和性能之间有效平衡的模型，帮助防止过拟合。”