Recordatorio de métricas de rendimiento

¿Recuerdas el conjunto de datos de crédito? Con todo el conocimiento adicional que ahora tienes sobre métricas, echemos otro vistazo a qué tal funciona un random forest en este conjunto de datos. Ya has entrenado tu clasificador y obtenido la matriz de confusión en los datos de prueba. Tienes disponibles los datos de prueba y los resultados como tp, fp, fn y tn, que corresponden a verdaderos positivos, falsos positivos, falsos negativos y verdaderos negativos, respectivamente. También cuentas con las etiquetas reales de los datos de prueba, y_test, y las etiquetas predichas, preds. Las funciones f1_score() y precision_score() también se han importado.