AutoML 通过自动化选择、训练和组合多个机器学习模型来改进预测性能，从而简化了集成方法的使用。AutoML 工具会系统地探索一系列基础模型（例如，决策树、神经网络），并确定如何最好地将它们组合成一个集成，而不是手动测试不同的算法或调整超参数。这种自动化减少了开发人员的试错工作，同时利用了集成的已被验证的好处，例如减少过拟合和提高准确性。
AutoML 支持集成的关键方式是通过测试多样化的模型组合和聚合策略。例如，像 H2O AutoML 或 TPOT 这样的工具会自动构建堆叠集成，其中来自基础模型（例如，随机森林、梯度提升机）的预测被馈送到元模型（例如，逻辑回归）以产生最终预测。 AutoML 还优化了集成中每个模型的超参数。决策树的最大深度或神经网络的学习率可能会在组合之前单独进行调整。此外，一些框架使用混合方法，例如 Google 的 AutoML Tables，它将梯度提升树与深度学习模型融合在一起，确保集成可以同时受益于结构化数据处理和神经网络的灵活性。
AutoML 进一步简化了集成的资源管理。训练多个模型的计算成本可能很高，因此 AutoML 工具通常会实施诸如提前停止（提前停止表现不佳的模型训练）或并行化之类的策略来减少开销。例如，Auto-sklearn 使用元学习来根据数据集特征确定有前途的模型组合的优先级，从而避免了详尽的搜索。 AutoML 还处理组合预测的复杂性——无论是通过加权平均、多数投票还是元模型——确保最终集成既具有高性能又具有效率。通过自动化这些步骤，开发人员可以部署强大的集成，而无需手动管理模型交互的复杂性，从而使高级技术即使对于那些集成经验有限的人也可以访问。