Bokeh是一個用于數據可視化的Python庫，它可以將數據以交互式的方式展示出來。要集成機器學習模型的預測結果到Bokeh中，您可以通過以下步驟實現：
1. 準備數據：首先，您需要準備好您的機器學習模型預測結果數據。這可能是一組預測值和相應的真實值，或者是模型輸出的其他重要信息。
2. 創建Bokeh圖表：使用Bokeh庫創建一個圖表，您可以選擇合適的圖表類型來展示您的數據。比如，您可以使用散點圖來展示預測值和真實值之間的關系，或者使用柱狀圖來展示不同類別的預測值分布。
3. 添加數據源：將您準備好的機器學習模型預測結果數據添加到Bokeh圖表中的數據源中。您可以使用pandas DataFrame或者其他數據結構來表示您的數據。
4. 在圖表中展示數據：使用Bokeh的繪圖函數來展示您的機器學習模型預測結果數據。您可以設置圖表的樣式、顏色和交互式功能來使數據更加易于理解和分析。
5. 添加交互式功能：如果需要，您還可以為您的Bokeh圖表添加交互式功能，比如工具欄、選擇器或者聯動。這樣用戶可以自由地探索數據，查看不同的預測結果和模型性能。
通過以上步驟，您可以將機器學習模型的預測結果集成到Bokeh中，幫助您更直觀地理解和分析模型的性能和預測效果。
