是的，AutoML 可以处理时间序列数据，但其有效性取决于 AutoML 工具或框架如何应对时间序列分析的独特挑战。时间序列数据与标准表格数据不同，因为它依赖于时间顺序、趋势、季节性，并且通常需要专门的预处理和建模技术。为时间序列设计的 AutoML 系统通常会自动执行特征工程、模型选择和超参数调整等步骤，同时尊重数据的顺序性质。例如，Google AutoML Tables、H2O AutoML 或 Azure AutoML 等工具包含指定基于时间的数据分割、生成滞后特征（例如，变量的过去值）或自动处理日期时间索引的配置。
AutoML 用于时间序列的一个关键方面是它如何管理数据预处理。例如，许多框架自动将时间序列分解为趋势、季节性和残差成分，或创建滚动统计信息（例如，7 天移动平均值）。一些工具还强制执行时间感知交叉验证，确保模型在未来的时间段内进行验证，而不是随机分割，从而防止数据泄漏。此外，AutoML 可能会测试一系列适用于时间序列的算法，例如 ARIMA、Prophet 或具有时间特征的梯度提升树。AutoGluon 或 PyCaret 的时间序列模式等平台允许用户指定目标列和时间戳，然后处理其余部分，包括检测数据中的差距或重新采样不规则的时间间隔。
但是，AutoML 在复杂的时间序列场景中存在局限性。例如，具有外部回归变量（例如，影响销售额的天气数据）或分层数据（例如，跨区域的产品销售额）的多元时间序列可能需要超出标准 AutoML 工具提供的自定义特征工程。同样，具有严格延迟要求的实时预测可能需要 AutoML 不优先考虑的轻量级模型。开发人员还应验证该工具是否能适当处理缺失数据、异常值和非平稳趋势。虽然 AutoML 可以加速原型设计，但手动微调或混合方法（例如，将 AutoML 与特定领域的后处理相结合）通常对于生产级系统是必要的。但是，对于基本用例，AutoML 提供了一个实用的起点。