是的，AutoML 可以通过自动化选择、组合和调整多个模型来优化集成学习方法，从而提高预测性能。诸如 bagging、boosting 或 stacking 等集成方法依赖于组合各种模型的输出来减少误差并增强泛化能力。 AutoML 框架通过系统地搜索可能的模型组合、超参数和权重策略来简化此过程，否则这将需要大量的重复人工实验。通过将集成构建视为优化流程的一部分，AutoML 减少了构建强大的集成所需的时间和专业知识，同时保持或提高了准确性。
例如，像 Auto-sklearn 或 TPOT（基于树的管道优化工具）这样的 AutoML 工具通过集成元学习和遗传算法来自动化集成创建。 Auto-sklearn 使用元学习来根据数据集特征初始化其搜索，并使用有希望的模型配置，然后探索分类器或回归器的组合以形成加权集成。类似地，TPOT 评估数千个管道，包括诸如随机森林或梯度提升树之类的集成方法，并优化诸如估计器数量、学习率或树深度之类的超参数。这些工具还可以处理诸如通过验证保留数据或通过交叉验证的集成性能来避免过拟合之类的实际挑战。开发人员可以进一步自定义搜索空间，指定要包括哪些基本模型（例如，决策树、SVM）或定义模型堆叠的规则。
然而，AutoML 在集成方面的有效性取决于设计选择和计算资源。虽然它可以有效地探索大型配置空间，但复杂的集成可能需要大量的运行时间或内存。例如，优化具有多层模型的堆叠集成在计算上可能变得昂贵。此外，AutoML 框架可能会优先考虑使用更少的组件实现可比准确度的更简单的集成，从而平衡性能和效率。 Google 的 AutoML Tables 或 H2O 的 Driverless AI 等工具通过提供适应数据集大小和复杂性的预配置集成策略来证明了这一点。通过抽象优化过程，AutoML 使开发人员可以专注于更高级别的任务，同时确保集成具有高性能和资源效率。这使得先进技术无需深入的集成理论专业知识即可访问。