“自动机器学习（AutoML）通过简化多个模型组合的过程来支持集成方法，从而提高预测性能。集成方法依赖于一个思想，即将不同模型组合在一起通常会比使用单个模型取得更好的结果。AutoML平台简化了这些模型的选择、训练和评估，使开发人员能够专注于其他领域，同时仍能获得更高的性能。通过自动化诸如超参数调整和模型选择等任务，AutoML有效地将各种集成策略整合到机器学习工作流程中。
AutoML中的一种常见方法是堆叠（stacking），即在同一数据集上训练多个基础模型，然后使用元学习器（meta-learner）组合它们的预测。例如，自动机器学习系统可能会将决策树、支持向量机和神经网络作为基础模型进行训练。随后，这些模型的输出可以输入到一个逻辑回归模型中，该模型学习如何最佳地加权每个基础模型的预测。这种分层有助于捕捉数据中的不同模式，最终导致一个更强健的最终模型。通过自动化堆叠过程，AutoML使开发人员能够轻松部署这些集成技术，而无需深入了解每个模型的复杂性。
此外，AutoML可以自动评估和排名各种集成方法，如袋装（bagging）、提升（boosting）或堆叠，基于特定的数据集和当前任务。当开发人员选择使用AutoML时，他们受益于一个智能系统，该系统能够快速测试各种集成配置，确定哪种模型组合在他们的问题上表现最佳。该能力有助于节省时间和资源，同时提高机器学习解决方案的整体准确性和可靠性。总之，AutoML对集成方法的支持为开发人员提供了一条更简单的路径，以有效利用多个模型的力量。”