Порог модели с минимальной стоимостью ошибок

Напишите best_threshold(scores, labels, thresholds, fp_cost, fn_cost).

• scores — вероятности модели, labels — фактические классы 0/1.
• Для порога t объект считается положительным, если score >= t.
• Стоимость порога = FP × fp_cost + FN × fn_cost.
• Верните кортеж (порог, стоимость) с минимальной стоимостью. При равенстве — больший порог: меньше объектов отправится на обработку.

def best_threshold(scores, labels, thresholds, fp_cost, fn_cost):
    # ваш код
    return None