DataFawn的自动机器学习模块采用竞争性训练架构，同步运行随机森林、XGBoost、LightGBM等6类算法的优化版本。通过元学习技术，系统能根据数据集规模自动调整搜索空间：小型数据(＜10万行)采用网格搜索保证精度，大型数据则切换为基于种群的优化算法。典型的企业级用例中，平台在信用卡欺诈检测任务上实现了0.92的AUC分数，与专业团队手工调参的结果相当。
对业务用户而言，最大价值在于模型可解释性增强功能。每个预测结果都附带决策路径分析，用Plain English说明关键影响因素，如”拒绝贷款申请的主要原因是客户历史逾期次数超过3次(权重占比65%)”。这种透明化机制使决策者能同时获得预测结果和业务洞见，有效解决了传统黑箱模型在合规审计中的难题。
本答案来源于文章《DataFawn：无需编写代码即可构建机器学习模型的数据分析平台》
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