Parámetro no válido para la tubería del estimador de sklearn

Estoy implementando un ejemplo del libro de O’Reilly ” Introducción al aprendizaje automático con Python “, utilizando Python 2.7 y sklearn 0.16.

El código que estoy usando:

pipe = make_pipeline(TfidfVectorizer(), LogisticRegression()) param_grid = {"logisticregression_C": [0.001, 0.01, 0.1, 1, 10, 100], "tfidfvectorizer_ngram_range": [(1,1), (1,2), (1,3)]} grid = GridSearchCV(pipe, param_grid, cv=5) grid.fit(X_train, y_train) print("Best cross-validation score: {:.2f}".format(grid.best_score_)) 

El error devuelto se reduce a:

 ValueError: Invalid parameter logisticregression_C for estimator Pipeline 

¿Se trata de un error relacionado con el uso de Make_pipeline desde v.0.16? Que esta causando este error?

Debería haber dos guiones bajos entre el nombre del estimador y sus parámetros en un Pipeline logisticregression__C . Haz lo mismo para tfidfvectorizer

Vea el ejemplo en http://scikit-learn.org/stable/auto_examples/plot_compare_reduction.html#sphx-glr-auto-examples-plot-compare-reduction-py