троил модель Tensorflow, которая используетDNNClassifier классифицировать ввод на две категории.

Моя проблема в том, что результат 1 происходит в 90-95% случаев. Поэтому Tensorflow дает мне одинаковые вероятности для всех моих прогнозов.

Я пытаюсь предсказать другой результат (например, ложный положительный результат для результата 2 предпочтительнее, чем пропуск возможного появления результата 2). Я знаю, что в машинном обучении в целом, в этом случае стоило бы попытаться набрать вес Outcome 2.

Однако я не знаю, как это сделать в Tensorflow.документация намекает на то, что это возможно, но я не могу найти никаких примеров того, как это будет на самом деле выглядеть. Кто-нибудь успешно сделал это, или кто-нибудь знает, где я могу найти пример кода или подробное объяснение (я использую python)?

Примечание: я видел манипуляции с открытыми весами, когда кто-то использует более фундаментальные части Tensorflow, а не оценщик. По причинам обслуживания, мне нужно сделать это с помощью оценщика.