Даны два массива одинаковой длины:
y_true — истинные бинарные метки 0/1;y_pred — предсказанные бинарные метки 0/1.Нужно посчитать F1-score для positive class 1.
Если precision и recall одновременно равны нулю, верните 0.0.
def binary_f_score(y_true: list[int], y_pred: list[int]) -> float:y_true = [1,0,1,1]y_pred = [1,0,0,1]0.8y_true = [1,0,1,0,1]y_pred = [1,1,1,0,0]0.6666666666666666y_true = [0,0,0]y_pred = [0,0,0]0