AutoML 适用于小型数据集，但其有效性取决于具体的使用情况、所使用的工具以及流程的管理方式。虽然 AutoML 自动化了模型选择、超参数调整和预处理等任务，但小型数据集会带来诸如过度拟合和泛化能力有限等挑战。但是，如果应用得当，AutoML 仍然可以节省时间并提供见解，特别是对于机器学习 (ML) 经验有限的开发人员而言。
AutoML 用于小型数据集的一个优势在于其能够简化重复性任务。例如，使用 500 个样本数据集的开发人员可能需要花费数小时来手动测试逻辑回归、决策树或支持向量机等算法。像 Auto-Sklearn 或 TPOT 这样的 AutoML 工具可以自动化此过程，快速识别哪些模型在给定数据大小和复杂性的情况下表现最佳。此外，AutoML 通常包括诸如交叉验证之类的内置保护措施，通过在数据的多个子集上评估模型，有助于减少过度拟合。例如，一个工具可能会将 300 行数据集分成五个折叠，确保每个模型都经过不同分区的测试，以验证其鲁棒性。
但是，小型数据集也会暴露 AutoML 的局限性。许多 AutoML 框架优先考虑像梯度提升树或神经网络这样的复杂模型，当数据稀缺时，这些模型可能会过度拟合。例如，包含 100 个样本和 20 个特征的数据集可能会导致 AutoML 工具选择过于复杂的模型，该模型记住了噪声而不是学习模式。为了缓解这种情况，开发人员应该限制 AutoML 搜索空间——例如，通过排除深度学习模型或限制超参数范围。像 H2O AutoML 这样的工具允许用户指定包含哪些算法，从而更容易优先考虑更简单、可解释的模型，如线性回归或 k 近邻，这些模型不太容易在小数据上过度拟合。
在实践中，当 AutoML 与领域知识和人工监督相结合时，它最适合小型数据集。例如，分析小型医疗数据集的开发人员可以使用 AutoML 来列出有希望的模型，然后通过检查特征重要性或在保留数据上进行测试来验证结果。像 Google 的 AutoML Tables 这样的工具还提供透明度报告来解释模型决策，这有助于识别模型是依赖于有意义的模式还是虚假的相关性。虽然 AutoML 可以加速实验，但开发人员仍然应该批判性地审查输出，避免将其视为黑盒解决方案，尤其是在数据有限的情况下。