AutoML 生成的模型可能很可靠，但它们的可靠性取决于数据质量、问题复杂性以及 AutoML 工具的配置情况等因素。 在具有干净、有代表性的数据和明确定义的任务的场景中使用时，AutoML 模型的性能通常与手动构建的模型相当。 但是，如果数据嘈杂、稀疏或有偏差，或者问题需要深厚的领域专业知识，AutoML 可能会产生不太可靠的结果。 关键是要理解 AutoML 可以自动执行部分工作流程，但不能消除在数据准备和模型验证等关键领域进行人工监督的需求。
AutoML 的一个优势在于标准化任务，例如对结构化数据进行分类或回归。 例如，使用具有清晰特征（购买频率、帐户年龄）的历史交易数据来预测客户流失是 AutoML 可以可靠地识别模式的场景。 Google AutoML Tables 或 H2O.ai 等工具可以在此处有效地自动执行特征工程、算法选择和超参数调整。 但是，在复杂领域（例如时间序列预测或非结构化数据任务（例如医学图像分析））中，可靠性会下降。 例如，如果数据集包含细微的时间依赖性或罕见事件，AutoML 可能会错过自定义构建的 LSTM 或基于注意力的模型可以捕获的关键上下文。 同样，在图像识别中，通过 AutoML（例如，AutoKeras）预训练的模型对于常见对象效果很好，但在没有手动微调的情况下，可能难以处理卫星图像等利基领域。
为了提高可靠性，开发人员应优先考虑数据预处理并严格验证 AutoML 输出。 例如，如果使用 AutoML 进行欺诈检测，请确保训练数据包括欺诈和非欺诈交易的平衡示例。 DataRobot 等工具允许用户设置类权重或抽样策略来解决不平衡问题。 此外，在样本外数据或边缘案例（例如模拟输入分布的突然变化）上测试 AutoML 模型，以发现弱点。 虽然 AutoML 加速了实验，但请将其输出视为起点。 例如，AutoML 生成的用于销售预测的 XGBoost 模型可能达到 85% 的准确率，但调整其特征交互或添加特定于领域的规则可能会将其推至 90%。 始终将 AutoML 结果与基线模型进行比较，并使用可解释性工具（SHAP、LIME）来审计决策，尤其是在受监管的行业中。