AutoML 通过自动化的技术来平衡模型复杂性和泛化能力，从而解决过拟合问题。当模型记忆了训练数据模式（包括噪声）而不是学习可泛化的规则时，就会发生过拟合。 AutoML 通过将正则化、交叉验证和模型选择策略集成到其工作流程中来缓解这个问题。 这些方法以系统的方式应用，无需手动干预，从而提高了开发人员的效率。
首先，AutoML 框架通常在模型训练期间强制执行正则化技术。 例如，它们可能会自动将 L1 (Lasso) 或 L2 (Ridge) 正则化应用于线性模型，惩罚过大的系数以防止过度依赖特定特征。 在神经网络中，dropout 层（在训练期间随机停用神经元）默认情况下会添加到许多 AutoML 工具中。 超参数优化（AutoML 的核心功能）也会与其他参数一起搜索最佳正则化强度或 dropout 率。 这确保了模型对于数据集来说不会过于复杂。 例如，在训练决策树时，AutoML 可能会限制最大深度或强制每个叶节点的最小样本数，从而降低捕获噪声的风险。
其次，AutoML 使用交叉验证来评估泛化性能。 许多框架不是依赖于单个训练-测试拆分，而是将数据拆分为多个折叠（例如，5 折交叉验证），并在所有分区中验证模型。 这揭示了模型在不同子集中是否表现始终良好，从而及早突出显示过拟合。 有些工具还会自动执行分层抽样，以保持每个折叠中的类分布，这对于不平衡数据集至关重要。 此外，AutoML 可能会通过数据增强（例如，在计算机视觉任务中旋转图像）等技术动态调整训练数据，以人为地扩展数据集并减少过拟合。 这些步骤确保模型不会针对特定的数据怪癖进行定制。
第三，集成方法和模型剪枝是关键策略。 AutoML 通常会组合多个模型（例如，bagging 或 stacking）以平均掉各个模型的过拟合倾向。 例如，一个框架可能会生成具有不同超参数的多个决策树，并聚合它们的预测，从而模仿随机森林的鲁棒性。 AutoML 还会修剪冗余特征或模型组件。 在基于树的模型中，它可能会删除对验证准确性影响可以忽略不计的分支。 对于神经网络，它可以应用自动架构搜索来消除不必要的层或神经元。 通过优先考虑在验证数据上表现良好的更简单的模型，AutoML 本质上更倾向于泛化能力更强的解决方案。 AutoKeras 或 H2O.ai 等工具通过在模型选择期间平衡准确性和复杂性来例证这一点。