随着机器学习在各行业的广泛应用，模型选择和优化成为了数据科学家面临的主要挑战之一。自动化机器学习（AutoML）作为一种新兴技术，通过自动化流程显著简化了这一过程，降低了进入门槛。本文深入探讨了AutoML的概念及其在实际应用中的重要性，重点介绍了基于Python的AutoML库——TPOT。通过详细解析TPOT的工作原理、安装与配置方法，以及在实际数据集上的应用示例，本文旨在帮助读者全面理解并掌握如何利用TPOT进行模型选择与优化。文章中包含了丰富的代码示例和中文注释，辅以相关数学公式的LaTeX表示，确