AutoML通常会提供自己的模型库进行模型选择和优化，但也可以通过在AutoML流程中集成外部模型来增加更多的模型选择。这可以使用自定义算法接口来实现。

下面是一个例子，使用scikit-learn中的GradientBoosting模型和H2O进行AutoML流程并集成外部模型：

# 导入相关库和数据
from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifier
import h2o
from h2o.automl import H2OAutoML

X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=10, n_informative=5, n_redundant=0, random_state=42)

# 定义用于接收sklearn模型的h2o Estimator
class SklearnWrapper:
    def __init__(self, model):
        self.model = model
    
    def predict(self, X):
        return self.model.predict_proba(X)[:, 1]

# 将sklearn GradientBoostingClassifier模型包装
sklearn_model = GradientBoostingClassifier(n_estimators=50, max_depth=5)
h2o_model = SklearnWrapper(sklearn_model)

# 初始化h2o AutoML并添加sklearn模型
h2o.init()
aml = H2OAutoML(max_models=10, seed=42)
aml.add_custom_model("sklearn", "binary", h2o_model)

# 开始AutoML流程
train = h2o.H2OFrame(pd.DataFrame(data=np.hstack((X, y[:, None])),
                                    columns=[f"col_{i}" for i in range(X.shape[1])] + ["target"]))
aml.train(y="target", training_frame=train)

# 输出自动搜索的最佳模型
print(aml.leaderboard)