这个错误是由于调用某个scikit-learn模型的时候传入了无效的参数引起的。代码中使用了的参数在模型中并不存在，或者参数的数据类型、取值范围等不符合模型接受的要求，都可能导致这个错误的发生。
对于这个错误，一般需要在以下几个方面排查问题：
1.查看参数名称是否填写正确
首先需要查看错误提示中的参数名称 [{parameter}] 是否正确。在构建模型时，需要将对应参数的名称填写正确，不能缩写或错写字符。
2.查看可用参数列表
可以通过 estimator.get_params().keys() 来查看该模型的可用参数列表。通过查看参数列表，可以确认当前传入的参数是否被正确地填写和使用。
3.确认参数的取值范围
有些模型的参数有取值的范围要求，比如 RandomForestRegressor 的 n_estimators 参数只允许输入正整数。如果参数的取值不在允许的范围内，则会报出这个错误。
4.确认传入参数的类型是否正确
传入参数的类型需要符合模型接受的要求。比如 DecisionTreeRegressor 的 max_depth 参数需要传入一个整数或者 None。
5.查看模型版本
有些模型的参数列表、取值范围等可能会因为版本不同而有所不同。如果使用的 scikit-learn 版本和代码示例或者文档中使用的版本不同，也可能导致出现这个错误。
针对上述问题，采取以下措施可能有助于解决：
1.修正填写错误的参数名称
2.查看模型的可用参数列表并选择正确的参数和取值
3.确认传入参数的类型和取值是否符合要求
4.升级到正确的 scikit-learn 版本
总之，要认真检查程序中是否存在上述问题，并且需要耐心地排查，才能解决这个错误。