Какой будет precision для алгоритма, который всегда прогнозирует 1

Precision = TP / (TP + FP). Если алгоритм всегда предсказывает 1, то FP будет равно количеству реальных 0, а TP — количеству реальных 1.

Пример:

from sklearn.metrics import precision_score

y_true = [0, 1, 1, 0]
y_pred = [1, 1, 1, 1]  # всегда 1
precision = precision_score(y_true, y_pred)  # 0.5 (TP=2, FP=2)

Если в данных 50% единиц, precision будет 0.5. Если все классы 0 — precision 0. Если все 1 — 1.