解释prediction_test += best_clf.predict(test[features].values)

这段代码是将best_clf模型用于测试数据集中的特征值（test[features].values），并将其预测的目标变量值加到prediction_test中。具体来说，predict方法会使用训练好的模型来对测试数据集中的特征值进行预测，返回一个包含所有预测值的数组。由于该模型可能预测的是一个二元分类或多元分类问题，因此其返回的数组可能包含多个预测值。在此代码中，假设该模型是一个二元分类问题，因此predict方法返回一个由0和1组成的数组，表示每个测试样本被分类的结果。然后，将这个数组加到prediction_test数组中，以便在最终评估模型性能时使用。最终，prediction_test数组中包含所有测试数据集样本的预测结果，可以用于计算模型在测试数据集上的性能指标。