机器学习的应用往往需要大量拥有专业知识的人进行人工干预，这些人工干预表现在：特征提取、模型选择、参数调节等机器学习的各个方面。
自助机器学习功能可以将这些与特征、模型、优化、评价有关的重要步骤进行自动化地学习，使得机器学习模型无需人工干预即可被应用，也让更多的人可以在没有专业知识的情况下轻松使用。
创建方法
新建数据挖掘实验并保存实验，在实验工具栏中，点击 自助机器学习 按钮，打开设置界面：
使用自助机器学习来创建包含算法的实验分为三个步骤：
第一步：选择数据源
选择实验需要使用的数据源、SCHEMA、表名。
第二步：算法设置
第三部：特征设置
| 参数名称 | 说明 | 备注 |
|---|---|---|
| 特征选择 | 选择需要的特征列，必须是数值列 | 必填（特征列中不能含有null） |
| 标签列选择 | 选择做为标签列的字段 | 必填 |
| 输出的特征数 | 从待选择的特征列中输出特征列的数量 | 默认值为1,范围是[1,已选择特征的数量]的整数 |
示例
使用自助机器学习快速创建分类算法实验，如下：
