自动化机器学习（AutoML）是一种将机器学习任务自动化的 *** ，包括数据预处理、特征工程、模型选择和调优等步骤。在数据分析领域，AutoML工具可以极大地简化工作流程，使非专业的用户也能够利用机器学习技术进行数据分析。
以下是一些常见的数据分析工具中的自动化机器学习功能：
Python库和框架：
scikit-learn: 提供了一些自动化特征选择和参数调整的功能，例如
GridSearchCV和RandomizedSearchCV。TPOT: 使用遗传算法来搜索机器学习管道的更佳配置，包括特征选择、模型选择和参数调优。
Auto-sklearn: 基于scikit-learn的接口，提供了一个自动化机器学习工具，可以进行模型选择和调优。
H2O AutoML: H2O.ai提供的工具，可以自动进行特征工程、模型选择和调优，支持多种机器学习算法。
云平台和工具：
Google AutoML: Google Cloud平台提供的服务，可以自动构建和训练机器学习模型，适用于图像识别、自然语言处理等任务。
Microsoft Azure AutoML: Azure平台上的自动化机器学习服务，提供了自动特征工程、模型选择和超参数调优的功能。
商业工具：
DataRobot: 提供了一个自动化机器学习平台，可以帮助用户进行数据预处理、特征工程、模型选择和调优，适用于各种行业和应用场景。
Databricks AutoML: Databricks平台上的自动化机器学习工具，集成了Apache Spark和MLflow，可以进行端到端的机器学习工作流程。
这些工具通常具有用户友好的界面和文档，使得非专业的数据分析师也能够轻松地利用自动化机器学习技术进行数据分析。
