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Python主流AutoML框架：`Auto-sklearn`, `TPOT`, `H2O AutoML`, `PyCaret`。- 阐述AutoML在降低机器学习应用门槛的现状，以及可解释性AI（XAI）的重要性（如伦理、法律、医疗等领域的刚性需求）。- 流程设计：在AutoML pipeline中集成解释性评估步骤，如在模型选择阶段优先考虑可解释模型（决策树、线性模型）。- 可解释性工具：`S
