AutoML 通过集成各种技术来确保模型的可解释性，即使在使用复杂的算法时，也能使自动化模型更加透明和易于理解。它通过内置的工具来解释模型行为，在适当的时候选择本身就具有可解释性的模型，并提供训练后的分析来实现这一点。虽然 AutoML 可以自动执行诸如特征工程和算法选择之类的任务，但它默认或通过用户可配置的设置来优先考虑透明性，从而使开发人员能够平衡性能和可解释性。
AutoML 使用的一个关键方法是生成与模型无关的解释。例如，许多 AutoML 框架会自动应用诸如 SHAP (Shapley Additive Explanations，沙普利加和解释) 或 LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations，局部可解释模型无关解释) 之类的方法来解释预测。这些技术分解了单个特征如何影响模型的输出，无论是在全局（跨整个数据集）还是在局部（针对特定预测）。诸如 Google 的 Vertex AI 或 H2O Driverless AI 之类的工具包括内置的特征重要性图表和部分依赖图，这些图表可以可视化输入和输出之间的关系。这有助于开发人员确定模型是否依赖于合理的模式（例如，贷款审批模型使用收入和信用评分），或者潜在的偏差特征，例如邮政编码。
AutoML 还通过优先选择更简单的模型来提高可解释性，因为它们可以实现与复杂模型相当的性能。例如，如果决策树或线性回归模型在给定任务上的性能几乎与深度神经网络一样好，则 AutoML 系统可能会选择更简单的选项。诸如 Auto-Sklearn 或 DataRobot 之类的平台允许用户设置约束，例如“仅使用可解释的模型类型”，以强制执行这种权衡。此外，某些框架会记录可能影响可解释性的预处理步骤（例如，特征缩放或编码），从而确保开发人员可以追踪数据转换如何影响最终模型。通过自动执行这些检查，AutoML 降低了“黑盒”结果的风险，而无需手动干预。
最后，AutoML 工具提供训练后可解释性报告。这些报告包括模型行为的自然语言摘要、错误分析仪表板和交互式可视化效果。例如，Microsoft 的 Automated ML 在 Azure Machine Learning Studio 中生成解释，突出显示最重要的特征及其贡献分数。同样，诸如 MLJAR AutoML 之类的开源库会输出带有代码片段的 Python 笔记本，以编程方式重新创建解释。虽然这些工具并不能消除人工监督的需求，但它们标准化了可解释性工作流程，使开发人员可以更轻松地审核模型、遵守 GDPR 之类的法规，并将结果传达给利益相关者。通过将可解释性嵌入到自动化管道中，AutoML 确保模型既具有高性能又值得信赖。