AutoML 通过自动将原始数据转换为机器学习模型可用的有意义的输入来处理特征工程。 AutoML 工具无需开发人员手动创建或选择特征，而是应用预定义的算法来生成、评估和优化特征。 这包括诸如标准化、编码分类变量、处理缺失值和创建交互项等技术。 例如，AutoML 系统可能会自动将日期列转换为诸如“星期几”或“月份”之类的特征，或者将对数转换应用于偏斜的数字数据。 这些步骤减少了准备数据所需的手动工作，使开发人员可以专注于更高级别的任务。
AutoML 方法的一个关键方面是它对可能的特征组合进行系统探索。 工具通常使用诸如主成分分析 (PCA) 之类的方法来降低维度，或者生成多项式特征以捕获非线性关系。 例如，在使用文本数据时，AutoML 可能会生成词频-逆文档频率 (TF-IDF) 特征或嵌入来以数字方式表示单词。 许多框架，例如 Google 的 AutoML Tables 或 H2O 的 AutoML，还在模型训练期间评估特征重要性，丢弃不相关或冗余的特征以提高效率。 这种迭代过程 - 生成特征、测试它们对模型性能的影响以及进行优化 - 确保仅保留最有用的特征。
虽然 AutoML 简化了特征工程，但它也存在局限性。 领域特定知识对于解释结果或指导系统仍然很有价值。 例如，如果没有明确的配置，AutoML 工具可能无法识别医学数据集的“患者年龄”特征应被分到特定的临床类别中。 为了解决这个问题，一些工具允许开发人员注入自定义特征或约束。 但是，对于大多数通用用例，AutoML 通过处理诸如独热编码、缩放和特征选择之类的常规任务，提供了一个强大的起点。 这种自动化和灵活性之间的平衡使其成为开发人员旨在加速模型开发而不牺牲性能的实用工具。