根据不同的应用场景和需求，自动化建模软件的选择可分为以下几类：

一、自动化机器学习建模工具

Auto-Sklearn

- 基于Scikit-Learn的升级版，支持自动选择模型、调参及特征工程，适合数据科学家和工程师快速构建和优化机器学习模型。

- 示例代码：

```python

from autosklearn.classification import AutoSklearnClassifier

from sklearn.datasets import load_digits

from sklearn.model_selection import train_test_split

X, y = load_digits(return_X_y=True)

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, random_state=42)

automl = AutoSklearnClassifier(time_left_for_this_task=120)

automl.fit(X_train, y_train)

print("模型评分:", automl.score(X_test, y_test))

```

TPOT

- 使用遗传算法优化机器学习管道，自动搜索最佳模型和参数组合，适合处理复杂数据集和多任务学习。

二、工业设计与CAD/CAM软件

CADmeister

- 由日本UL公司开发，支持复杂形状建模，尤其适用于航空航天和汽车制造领域，提供晶格结构生成功能。

F-Shape

- 能生成不规则形状并预验证力学性能（如冲击吸收、轻量化），支持晶格结构编辑，适用于高端制造业设计。

三、通用建模与设计工具

Blender

- 支持Python API，可自动化建模、材质调整等流程，适合影视、游戏及工业设计。

Maya

- 三维动画和渲染领域的行业标准，功能全面（如角色动画、布料模拟），但学习曲线较陡。

3ds Max

- 广泛应用于建筑、游戏等领域，支持导入二维资源并生成三维模型，渲染效果优秀。

C4D

- 以易用性和动态图形渲染著称，适合广告、室内设计等场景，界面友好且功能强大。

四、其他推荐工具

ZBrush：

数字雕刻辅助工具，适合艺术创作和精细模型制作。

LiteDB：轻量级文档数据库，适用于工业自动化领域的数据建模。

选择建议

数据科学家/工程师：优先考虑Auto-Sklearn或TPOT。

工业设计师/制造业：推荐CADmeister或F-Shape。

影视/游戏开发者：Maya或3ds Max更合适。

新手/创意设计：C4D或SketchUp易上手且功能灵活。

根据具体需求评估工具的适用性，结合团队技术栈和项目目标进行选择。