我正在Scikit-Learn中训练神经网络（MLPRegressor），以根据当前条件预测建筑物的未来温度。最初，我使用“拟合”方法训练MLP，并包括20％的数据作为验证的Early_stopping。这很完美。
下一步是在线使用预训练的模型，并使用“ partial_fit”方法定期对其进行再训练。但是，“ partial_fit”与Early_stopping不兼容。尝试这样做时，出现以下错误：AttributeError：'MLPRegressor'对象没有属性'best_loss_'。目前，我唯一的解决方案是完全删除“ early_stopping”选项。然后，它起作用了。但是我在初始训练中失去了使用“ early_stopping”的优势。
有人知道这种情况的解决方法吗？可以在训练后但在“ partial_fit”之前“停用” early_stopping选项吗？
非常感谢
最好
天赋