Я обучаю нейронную сеть (MLPRegressor) в Scikit-Learn, чтобы предсказать будущую температуру в здании на основе текущих условий.Изначально я тренирую MLP с использованием метода «fit» и включаю в качестве проверки раннюю остановку с 20% данных.Это работает отлично.Следующим шагом является использование предварительно обученной модели в режиме онлайн и периодическая ее переподготовка с использованием метода «part_fit».Тем не менее, «part_fit» не совместим с early_stopping.При попытке сделать это у меня появляется следующая ошибка: AttributeError: у объекта 'MLPRegressor' нет атрибута 'best_loss_'.На данный момент единственное решение, которое у меня есть, это полностью убрать опцию "early_stopping".И тогда, это работает.Но я теряю преимущество использования "early_stopping" во время начальной тренировки.Кто-нибудь знает обходной путь в этой ситуации?Можно ли «деактивировать» опцию early_stopping после тренировки и перед «частичной посадкой»?
Заранее большое спасибо,
Best,
Benoit