AutoML 使用类似于传统机器学习的技术来验证模型，但将过程自动化以减少人工工作量。核心方法是将数据集分为训练集、验证集和测试集。训练集用于构建模型，验证集用于调整超参数并选择性能最佳的模型，测试集用于提供最终的无偏评估。例如，AutoML 工具通常使用 k 折交叉验证，将训练数据分成 k 个子集（例如 5 或 10 个）。模型在 k-1 个折叠上进行训练，并在剩余的折叠上进行验证，循环遍历所有折叠以确保鲁棒性。这有助于减少过拟合，并确保模型在不同的数据切片上具有良好的泛化能力。
另一个关键方面是自动超参数调优。AutoML 系统会测试超参数（例如学习率、树深度）的组合，并在验证集上评估其性能。使用网格搜索（穷尽测试预定义值）或更高效的方法如贝叶斯优化来寻找最优设置。例如，可能会测试决策树模型使用不同的深度和最小样本分裂数，并选择验证精度最高的配置。一些 AutoML 工具还使用集成方法，结合多个模型（例如堆叠一个随机森林和一个神经网络），并验证其集体性能以提高可靠性。这确保了最终模型不会过度依赖于单一算法的假设。
AutoML 平台通常包含留出数据集和针对问题类型量身定制的性能指标。对于分类任务，可能会跟踪精度、召回率或 AUC-ROC 等指标，而回归任务则使用 MAE 或 RMSE。时间序列问题可能会使用基于时间的分割来防止数据泄露。Google 的 AutoML Tables 或 Auto-Sklearn 等工具可以自动化这些步骤，生成验证报告，突出显示指标以及过拟合等潜在问题。例如，如果模型在训练数据上表现良好但在验证集上表现不佳，工具可能会标记出来并建议更简单的架构。通过系统化验证过程，AutoML 确保了评估的一致性，同时让开发者能够专注于问题定义和数据准备等更高级别的决策。