"AutoML（自动机器学习）的目标是简化构建机器学习模型的过程，同时也融合了增强模型可解释性的功能。AutoML采用的主要方法之一是使用已经具有可解释性特征的知名算法。例如，决策树和线性回归模型通常被纳入AutoML框架，因为这些模型的内部工作原理简单明了，易于理解。通过默认选择这些可解释模型，AutoML确保用户能够理解模型预测背后的理由。
AutoML促进可解释性的另一种方式是生成可视化解释。许多AutoML平台包括生成可视化工具，如特征重要性图或部分依赖图。这些可视化工具帮助开发人员理解哪些特征在驱动预测，以及它们如何影响结果。例如，特征重要性图可能会显示“工作小时数”是预测薪资的一个重要因素，这使用户清楚模型为何会如此表现。这种可视化使得技术专业人员能够验证模型的决策并建立对自动化系统的信任。
最后，一些AutoML解决方案提供内置的方法，以生成与模型输出相伴的自然语言解释。这意味着在做出预测时，用户能够收到一段用简单语言解释的内容，阐明为何得出特定的预测。例如，用户不仅会收到模型的分数，还可能看到这样的输出：“预测结果在很大程度上受缺乏以往经验和高技术技能评分的影响。”通过将复杂的模型行为转化为易于理解的术语，AutoML不仅帮助开发人员有效使用模型，还帮助他们向非技术利益相关者传达结果。"