用于分类和回归任务的 AutoML 主要区别在于它们解决的问题类型、它们优先考虑的算法和评估指标，以及它们自动化的预处理步骤。分类涉及预测离散标签（例如“垃圾邮件”或“非垃圾邮件”），而回归预测连续数值（例如房价）。 AutoML 框架会根据目标变量的数据格式检测任务类型，并相应地调整其工作流程。例如，如果目标是分类的（例如，表示类的字符串或整数），则 AutoML 默认为分类；如果是数值的，则假定为回归。这种区别会影响数据的预处理方式——分类可能需要标签编码或处理类不平衡，而回归可能侧重于缩放特征或检测异常值。
算法和评估指标的选择也各不相同。对于分类，AutoML 通常优先考虑决策树、逻辑回归或支持向量机等模型，这些模型旨在分离类。诸如准确率、F1 分数或 AUC-ROC 等指标用于评估性能。相反，回归任务通常使用线性回归、梯度提升树或针对最小化预测误差进行优化的神经网络等算法。诸如均方误差 (MSE)、R 平方或平均绝对误差 (MAE) 等指标是标准指标。 AutoML 框架将自动选择与任务一致的指标——例如，避免对回归使用准确率，因为在预测连续值时它毫无意义。一个实际的例子：预测客户流失（分类）将优化精度/召回率，而预测销售额（回归）将最小化 RMSE。
最后，AutoML 处理特征工程和超参数调整的方式也不同。对于分类，框架可能会自动编码分类变量、通过过采样平衡类或处理多标签输出。回归任务可能侧重于检测非线性关系（例如，生成多项式特征）或规范化数值输入。超参数调整也不同：分类模型可能优先考虑决策树中的 max_depth 等参数以避免过拟合，而回归模型可以调整正则化项（例如，线性模型中的 L1/L2）以控制系数幅度。开发人员应验证 AutoML 工具是否正确推断任务类型，因为错误分类（例如，将数值目标视为分类）会导致无意义的模型。像 Auto-Sklearn 或 H2O.ai 这样的工具明确地分离了这些工作流程，确保特定于任务的优化。