AutoML 生成的洞察对于决策是可靠的，但其可信度取决于几个因素，包括数据质量、问题复杂性和用户专业知识。 AutoML 工具自动化了特征工程、模型选择和超参数调整等任务，从而减少了手动工作。 但是，它们并没有消除仔细验证的需要。 例如，如果输入数据有偏差、不完整或不具代表性，即使是经过良好调整的 AutoML 模型也会产生有缺陷的洞察。 同样，AutoML 可能难以应对高度专业的任务（例如，罕见的医疗诊断），在这种情况下，特定领域的知识至关重要。 开发人员必须评估问题是否符合 AutoML 的优势（例如，标准分类或回归任务），并根据实际情况验证输出。
AutoML 的一个关键限制是它依赖于预定义的算法和工作流程。 虽然这些工具简化了模型构建，但它们可能并不总是为复杂数据选择最合适的架构。 例如，AutoML 系统可能会优先考虑像神经网络这样的高精度模型来进行图像识别，但忽略更容易被业务利益相关者理解的更简单的模型（例如，决策树）。 此外，AutoML 在解释为什么选择特定模型或特征时通常缺乏透明度。 例如，在客户流失预测任务中，AutoML 可能会将“帐户年龄”标记为关键预测因子，但没有明确说明它如何与其他变量（如使用模式）交互。 这种不透明性会使向非技术团队证明决策的合理性变得更加困难。
为了提高可靠性，开发人员应将 AutoML 与严格的验证步骤相结合。 首先，确保数据是干净且相关的——删除异常值，处理缺失值，并验证训练数据是否反映了实际情况。 其次，使用交叉验证和保留测试等技术来检查模型性能。 例如，如果 AutoML 模型在训练数据上达到 95% 的准确率，但在未见过的数据上降至 70%，则很可能出现过拟合。 最后，将 AutoML 输出与人类专业知识相结合。 开发人员可以使用 AutoML 来列出模型，然后手动调整超参数或纳入特定领域的规则。 诸如偏依赖图或 SHAP 值之类的工具还可以帮助解释 AutoML 模型，弥合自动化和可操作的洞察之间的差距。 通过将 AutoML 视为起点而不是最终答案，开发人员可以在效率和可靠性之间取得平衡。