Crea un dataset de dos features para clasificación binaria usando el módulo make_blobs con clases que no son linealmente separables.
Y entrena dos clasificadores: uno con naive bayes gaussiano y otro con random forest.
Compara la performance de los dos modelos en testing usando al menos dos métricas de evaluación
(por ejemplo: accuracy y roc_auc) e indica cuál de los dos es superador al otro y en qué proporción:
Tip: Utiliza las siguientes librerías para cargar los datos y crear los clasificadores:
