PMMLPipeline._fit() принимает от 2 до 3 позиционных аргументов, но было задано 4

scikitlearn 1.1.1, XGBoost 1.7.6, nyoka 5.5.0, scikitlearn2pmml 0.94.1

Я пытаюсь запустить следующий код и получаю TypeError.

pipeline = PMMLPipeline([("classifier", XGBClassifier(**params))])
pipeline.fit(X_train, y_train)

Ошибка:

TypeError Traceback (самый последний вызов — последний)
Ячейка In[28], строка 1
----> 1 конвейер.fit(X_train, y_train)

Файл ~\AppData\Local\Programs\Python\Python312\Lib\site-packages\sklearn\base.py:1474, в _fit_context..decorator..wrapper(estimator, *args, **kwargs)
1467 оценщик._validate_params()
1469 с config_context(
1470skip_parameter_validation=(
1471 prefer_skip_nested_validation или global_skip_validation
1472 )
1473):
-> 1474 return fit_method(оценщик, *args, **kwargs)

Файл ~\AppData\Local\Programs\Python\Python312\Lib\site-packages\sklearn\pipeline.py:471, в Pipeline.fit(self, X, y, **params)
428 """Подходит к модели.
429
430 Установите все трансформаторы один за другим и последовательно преобразуйте (...)
468 Трубопровод со встроенными ступенями.
469 """
470 Routed_params = self._check_method_params(method="fit", props=params)
--> 471 Xt = self._fit(X, y, Routed_params)
472 с _print_elapsed_time("Конвейер", self._log_message(len(self.steps) - 1)):
473 if self._final_estimator != "прохождение":

Ошибка типа: PMMLPipeline._fit() принимает от 2 до 3 позиционных аргументов, но было задано 4

Из трассировки я вижу, что есть дополнительный аргумент «(self, X, y, **params)», но я без проблем запускаю ту же последовательность команд для других моделей XGBoost.
Что могло случиться?