AI005. 分类阈值优化器

给定 n 个样本的模型分数和真实标签。选择一个阈值 theta，当 score >= theta 时预测为正类，否则预测为负类。阈值只能取某个样本分数。记 TP、FP、FN 分别为真阳性、假阳性、假阴性，本题使用 F1 = 2 * TP / (2 * TP + FP + FN)；如果分母为 0，则 F1 定义为 0。请找出 F1 值最大的阈值；如果多个阈值的 F1 相同，选择数值更大的阈值。