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

Question

У меня есть простой классификатор MLPC:

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

результат прогнозирования равен 0 или 1

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

Моя цель - максимизировать FP + TP, увеличивая TN + FN