He reunido un clasificador binario usando el modelo secuencial de Keras. De sus errores, predice con falsos negativos con más frecuencia que falsos positivos.
Esta herramienta es para la aplicación médica, donde preferiría un falso positivo como errar en el lado de la precaución.
¿Cómo podría intentar ajustar el modelo para preferir una clase sobre la otra?
