是的，AutoML 工具可以识别数据中的异常值，尽管其方法和有效性取决于具体的工具和配置。AutoML 系统自动化机器学习流程的一部分，包括数据预处理，这通常包含异常值检测。这些工具通常应用统计方法或机器学习模型来标记那些与数据集中大多数数据点显著偏差的数据点。然而，分析的深度以及处理不同类型异常值（例如单变量 vs. 多变量）的灵活性因平台而异。虽然 AutoML 简化了流程，但开发者仍应验证结果，因为自动化检测并不总是与领域特定预期一致。
大多数 AutoML 框架，如 H2O AutoML、Google 的 Vertex AI 或 TPOT 等开源库，在数据预处理期间都包含基本的异常值检测功能。例如，H2O 使用四分位距 (IQR) 等方法来识别数值异常值，而 TPOT 允许用户在其自动化管道生成中包含自定义的异常值移除步骤。一些工具还集成了隔离森林或单类支持向量机（one-class SVMs）用于更复杂的异常检测任务。然而，这些实现的细节往往不透明——除非工具提供透明度，否则用户可能不知道应用了哪种技术。此外，AutoML 工具可能优先考虑速度而非精度，使用简化的启发式方法而非详尽的检查。这种权衡对于许多数据集可能足够，但可能会遗漏需要领域特定背景的细微异常值。
开发者应批判性地看待 AutoML 的异常值检测。例如，如果数据集包含上下文异常值（如节假日期间销量激增），AutoML 可能会将其标记为异常，而无法理解季节性背景。像 DataRobot 或 Azure Machine Learning 这样的工具允许用户手动调整预处理步骤，在自动化和控制之间提供平衡。在实践中，结合 AutoML 和手动检查——例如可视化分布或应用领域特定规则——通常能获得更好的结果。例如，开发者可以使用 AutoML 通过 Z-score 标记潜在的异常值，然后应用业务逻辑来过滤误报。虽然 AutoML 加速了初始分析，但人工监督对于确保异常值对当前问题有意义且可操作至关重要。