Как увеличить количество истинных положительных результатов и уменьшить количество ложных положительных результатов в классификаторе MLP?

У меня есть простой классификатор MLPC:

classifier = MLPClassifier(solver='lbfgs',
                       alpha=1e-5,
                       hidden_layer_sizes=(5, 2),
                       random_state=seed)

прогнозируемый результат равен 0 или 1

Мой пользователь считает, что FP = -1 балл, TP =1 балл TN = 0 баллов, FN = 0 баллов

Моя цель - максимально увеличить FP + TP, увеличив TN + FN.

Источник

0 ответов

Другие вопросы по тегам