Bokeh是一个用于数据可视化的Python库，它可以将数据以交互式的方式展示出来。要集成机器学习模型的预测结果到Bokeh中，您可以通过以下步骤实现：

1. 准备数据：首先，您需要准备好您的机器学习模型预测结果数据。这可能是一组预测值和相应的真实值，或者是模型输出的其他重要信息。

2. 创建Bokeh图表：使用Bokeh库创建一个图表，您可以选择合适的图表类型来展示您的数据。比如，您可以使用散点图来展示预测值和真实值之间的关系，或者使用柱状图来展示不同类别的预测值分布。

3. 添加数据源：将您准备好的机器学习模型预测结果数据添加到Bokeh图表中的数据源中。您可以使用pandas DataFrame或者其他数据结构来表示您的数据。

4. 在图表中展示数据：使用Bokeh的绘图函数来展示您的机器学习模型预测结果数据。您可以设置图表的样式、颜色和交互式功能来使数据更加易于理解和分析。

5. 添加交互式功能：如果需要，您还可以为您的Bokeh图表添加交互式功能，比如工具栏、选择器或者联动。这样用户可以自由地探索数据，查看不同的预测结果和模型性能。

通过以上步骤，您可以将机器学习模型的预测结果集成到Bokeh中，帮助您更直观地理解和分析模型的性能和预测效果。