python - TypeError: スコアリングが指定されていない場合、GridSearch で CountVectorizer を使用する場合、渡される推定器には「スコア」メソッドが必要です

Question

私は scikit-learn を使用していくつかのテキストで練習しています。

GridSearch に慣れるために、ここにあるサンプル コードから始めます。

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# define a pipeline combining a text feature extractor with a simple
# classifier
pipeline = Pipeline([
    ('vect', CountVectorizer())
])

parameters = {
    'vect__max_df': (0.5, 0.75, 1.0)
}
grid_search.fit(X_train, y_train)

print("Best score: %0.3f" % grid_search.best_score_)  

ここでは非常に注意を払っていることに注意してください。推定器とパラメーターは 1 つしかありません。

これを実行すると、次のエラーが表示されることがわかりました。

TypeError: If no scoring is specified, the estimator passed should have a 'score' method. The estimator Pipeline(steps=[('vect', CountVectorizer(analyzer=u'word', binary=False, decode_error=u'strict',
        dtype=<type 'numpy.int64'>, encoding=u'utf-8', input=u'content',
        lowercase=True, max_df=1.0, max_features=None, min_df=1,
        ngram_range=(1, 1), preprocessor=None, stop_words=None,
        strip_accents=None, token_pattern=u'(?u)\\b\\w\\w+\\b',
        tokenizer=None, vocabulary=None))]) does not.

うーん...「スコア」属性が欠落しているのはなぜですか?

可能なパラメータを確認すると、

print CountVectorizer().get_params().keys()   

この回答で暗示されているように、得点できるものは何もありません。

ドキュメントにはBy default, parameter search uses the score function of the estimator to evaluate a parameter setting.、なぜスコアメソッドを指定する必要があるのですか?

とにかく、引数を明示的に渡す必要があるかもしれないと思ったのですがscoring、これは役に立たず、エラーが発生しました: grid_search.fit(X_train, y_train, scoring=None)

このエラーがわかりません！