AutoML（自动化机器学习）与那些提供内置自动化工具或灵活 API 以进行模型选择、超参数调优和管道优化的框架集成效果最佳。流行的选择包括 scikit-learn、TensorFlow、PyTorch 和专门的库，如 H2O AutoML 和 AutoKeras。这些框架提供不同级别的 AutoML 支持，从自动超参数调优到端到端管道生成，使其适用于不同的使用场景和技能水平。
Scikit-learn 是一个基础的 Python 库，它可以通过 TPOT 和 Auto-Sklearn 等扩展与 AutoML 兼容。TPOT 使用遗传算法来自动进行模型和特征选择，而 Auto-Sklearn 利用贝叶斯优化进行超参数调优。这两种工具都生成代码片段，这些代码片段可以与 scikit-learn 现有的 API 无缝集成，从而允许开发人员在无需学习新语法的情况下自动化工作流程。TensorFlow 和 PyTorch 主要用于深度学习，它们通过 Keras Tuner 和 AutoGluon 等工具支持 AutoML。Keras Tuner 简化了神经网络的超参数搜索，而 AutoGluon（由 AWS 支持）自动执行模型架构选择和数据预处理等任务。这些工具抽象了复杂性，但保留了灵活性，使开发人员可以定义自定义搜索空间或覆盖自动决策。
对于专门的 AutoML 需求，像 H2O AutoML 和 AutoKeras 这样的框架提供了端到端的自动化。H2O AutoML 处理表格数据的数据预处理、模型训练和集成构建，支持梯度提升和 GLM 等算法。AutoKeras 构建在 TensorFlow 之上，专注于图像分类或文本处理等任务的神经架构搜索。基于云的 AutoML 工具（例如，Google AutoML Vertex AI）通常将这些框架包装在托管服务下。虽然这些解决方案减少了手动工作量，但它们仍然需要开发人员验证输出并调整计算资源或公平性指标等约束。总的来说，兼容性取决于在自动化与自定义管道的能力之间取得平衡——这是像 scikit-learn 和 TensorFlow 这样的库的优势，它们将 AutoML 功能与传统的编码工作流程融合在一起。