导入训练好的模型（pkl格式），读取指定xlsx文件，使用文件中的某些列作为特征集_1，另一些列作为特征集_2，根据模型预测'主队获胜赔率'、'平局赔率'和'客队获胜赔率'，写回原文件，请写出完整python代码

import pandas as pd
import pickle

# 导入训练好的模型
with open('model.pkl', 'rb') as file:
    model = pickle.load(file)

# 读取指定的xlsx文件
data = pd.read_excel('input.xlsx')

# 选择特征集_1和特征集_2
features_1 = data[['feature1', 'feature2', 'feature3']]
features_2 = data[['feature4', 'feature5', 'feature6']]

# 合并特征集
features = pd.concat([features_1, features_2], axis=1)

# 使用模型进行预测
predictions = model.predict(features)

# 将预测结果添加到原始数据中
data['主队获胜赔率'] = predictions[:, 0]
data['平局赔率'] = predictions[:, 1]
data['客队获胜赔率'] = predictions[:, 2]

# 将结果写回原文件
data.to_excel('output.xlsx', index=False)