#预测函数 def get_predict(datas=datasets_yc,model=model,features=['Discount_rate','Distance'],outfiles='D:/a.python/a.python算法/1期末/数据挖掘实战案例_O2O优惠劵使用预测/temp/result01.csv'): data_yc = datas[features] pre_yc = model.predict_proba(data_yc)[:,1] result = datas[['User_id','Coupon_id','Date_received']] result['probability'] = pre_yc #保存为提交所用的csv文档 result.to_csv(outfiles,index=None,header=None)

这是一个使用指定模型对指定数据集进行预测的函数，其中：
- 参数 `datas` 是一个DataFrame，包含待预测的数据；
- 参数 `model` 是一个已训练好的模型，可以对数据进行预测；
- 参数 `features` 是一个列表，表示在预测时需要使用的特征（即数据集中的列）；
- 参数 `outfiles` 是一个字符串，表示预测结果要保存到的文件路径；
- 函数中使用 `model.predict_proba()` 方法对数据进行预测，并返回预测结果的概率值；
- 将预测结果与原数据集中的用户ID、优惠券ID和领取日期合并为一个新的DataFrame，并将预测结果保存为CSV文件。