我对数据科学相当陌生，并试图查看是否存在满足我需求的分类类型。

我知道分为 2 个类别的分类将如下所示：

您有 2 个期望的结果，并且您尝试构建一个分类为0或的模型1。如果这些模型不是 100% 准确，那么您将：

a) 遗漏一些真实值（圆圈的边缘）
b) 在每个类别中获取一些错误的值（圆圈之间的重叠）

但是，我正在寻找更像这样的东西：

在这种情况下，我只想预测1，我不介意是否0包含一些 s，但想确保预测尽可能多的1s。

在我看来，这实际上只是扩大了1图片中的橙色圆圈（s 的分类）。
我怎样才能做到这一点？