是的，AutoML（自动化机器学习）可以与数据可视化工具集成，使开发者能够更有效地分析数据、解释模型行为并交流见解。 AutoML 平台通常包含内置的可视化功能，用于执行诸如探索性数据分析 (EDA)、模型评估和特征重要性之类的任务。 此外，它们可以通过 API、数据导出或与常用分析平台集成，将结果导出到外部可视化工具。 这种集成有助于弥合自动化模型训练和人工解释之间的差距，这对于调试、优化模型和分享结果至关重要。
例如，许多 AutoML 工具（如 Google Cloud AutoML 或 H2O Driverless AI）会在模型构建过程中生成可视化效果。 这些可能包括显示数据分布的直方图、用于分类性能的混淆矩阵，或跟踪训练迭代中准确性的折线图。 一些平台还为模型预测提供视觉解释，例如绘制为条形图的 SHAP（SHapley Additive exPlanations）值，以突出显示哪些特征影响了预测。 这些内置的视觉效果可帮助开发者快速评估数据质量、识别偏差或验证模型是否与领域知识相符。 DataRobot 等工具甚至允许用户自定义仪表板以跟踪关键指标，从而更容易比较多个模型或监控部署性能。
除了内置功能之外，AutoML 系统通常会将数据导出到第三方可视化工具。 一种常见的工作流程包括使用 AutoML 进行特征工程和模型训练，然后将预测、特征重要性得分或错误分析结果导出到 Tableau、Power BI 等工具，或 Python 库（如 Matplotlib 或 Plotly）。 例如，在 Azure Automated ML 中训练模型后，开发者可以将特征重要性排名导出为 CSV 文件，并在 Power BI 中创建交互式条形图以与利益相关者共享。 API 还支持实时集成：使用 Grafana 构建的自定义仪表板可以从 AutoML 服务的 API 中提取准确性指标，以监控已部署模型随时间推移的性能。 这种灵活性使团队可以利用 AutoML 的自动化功能，同时保留对如何呈现见解的控制权。