H2O AutoML、自定义nfolds和fold_column

H2O AutoML是一种自动机器学习工具，它能够自动化机器学习流程中的特征选择、模型选择和超参数调优等步骤。它的目标是帮助开发者快速构建高性能的机器学习模型，无需手动调整参数和选择模型。

H2O AutoML的主要特点包括：

1. 自动化：H2O AutoML能够自动执行特征工程、模型选择和超参数调优等繁琐的步骤，大大减少了开发者的工作量。
2. 多样性：它支持多种机器学习算法和模型，包括线性模型、树模型、深度学习模型等，能够满足不同场景下的需求。
3. 高效性：H2O AutoML采用并行计算和分布式处理，能够快速处理大规模数据集和复杂模型。
4. 可解释性：它提供了模型解释和可视化工具，帮助开发者理解模型的预测结果和特征重要性。

H2O AutoML的应用场景包括但不限于：

1. 金融领域：用于信用评分、风险预测、欺诈检测等任务。
2. 零售行业：用于销售预测、用户推荐、库存管理等任务。
3. 医疗健康：用于疾病预测、医疗图像分析、基因组学等任务。
4. 物联网：用于传感器数据分析、设备故障预测等任务。

腾讯云提供了H2O AutoML的相关产品和服务，具体包括H2O.ai和H2O Driverless AI。H2O.ai是一个开源的机器学习平台，提供了H2O AutoML的功能，并且可以与腾讯云的其他产品进行集成。H2O Driverless AI是一个商业化的自动机器学习平台，提供了更多高级功能和定制化选项。

了解更多关于H2O AutoML的信息，可以访问腾讯云的产品介绍页面：

• H2O.ai
• H2O Driverless AI