自动建模，也称为自动化机器学习（AutoML）， 是将机器学习模型开发过程中耗时的反复性任务自动化的过程。它使得业务人员、初学者、数据科学家、分析师和开发人员都能够生成高度可缩放、高效且高产能的ML模型，同时保证模型的质量。
自动建模系统的组成和功能
数据读取模块：
负责读取各种格式的数据，为后续的预处理和建模提供基础数据。
数据预处理模块：
包括样本抽样、样本分区、特征筛选、缺失值填充和特征值映射等，对原始数据进行清洗和格式化，以便用于模型训练。
特征分析模块：
对数据进行深入分析，提取有用的特征，为模型训练提供关键输入。
模型训练模块：
使用预处理后的数据集进行模型训练，并生成训练集和验证集的模型预测结果。
自动建模的优势
提高效率：
自动化建模系统可以大大减少模型开发所需的时间和人力，提高开发效率。
降低门槛：
用户无需具备专业的建模技能或深入了解复杂的算法，即可通过简单的操作完成建模。
保证模型质量：
自动建模系统通过自动化过程，可以确保模型的质量和性能。
支持大数据计算：
自动建模系统通常支持大数据计算处理，能够处理海量数据，适应多场景建模需求。
应用领域
自动建模技术在各个领域都有广泛应用，包括金融、医疗、教育、建筑等。例如，在建筑行业中，基于UE4和BIM数据的建筑模型自动建模系统可以显著提高建筑模型的制作效率和准确性，为建筑师和工程师提供更加科学化、高效化的建筑设计服务。
结论
自动建模系统是一种强大的工具，能够自动化机器学习模型的整个开发流程，使得模型开发更加高效、简便和可靠。随着技术的不断进步，自动建模系统将在更多领域发挥重要作用，推动人工智能技术的普及和应用。