Нагадування про метрики якості

Пам'ятаєте набір даних про кредит? З усіма новими знаннями про метрики давайте знову подивимося, наскільки добре працює випадковий ліс на цьому наборі. Ви вже натренували класифікатор і отримали матрицю неточностей на тестових даних. Тестові дані та результати доступні вам як tp, fp, fn і tn — відповідно істинно позитивні, хибно позитивні, хибно негативні та істинно негативні. Також у вас є еталонні мітки для тестових даних y_test і передбачені мітки preds. Функції f1_score() і precision_score() уже імпортовано.