Задача B3. Метрика F-beta ≡

Условие

Требуется на языке Python реализовать функцию, вычисляющую значение метрики F-beta.

Функция должна иметь следующий интерфейс

import numpy as np

def fbeta_score(y_true: np.ndarray, y_pred: np.ndarray, *, beta: float) -> float:
    """
    Вычисляет метрику F-beta для задачи бинарной классификации.

    Параметры:
        y_true: одномерный массив булевых значений. Истинные значения целевой перменной.
        y_pred: одномерный массив булевых значений. Предсказанные значения целевой переменной.
        beta: вещественное число. Параметр `beta` метрики.

    Возвращаемое значение:
        fbeta_score: вещественное число. Значение метрии F-beta.
    """
    pass

При решении задачи запрещено использовать функцию sklearn.metrics.fbeta_score.

Формат выходных данных

Код решения должен содержать импортируемые модули, определение и реализацию функции.

Ограничения

Примеры тестов

y_true = np.array([True, True, False, True, True,  False, True, True, False])
y_pred = np.array([True, True, True, True, False, True, True, True, True])
print(fbeta_score(y_true, y_pred, beta=2))

0.78125