sklearnのdatasets.base.Bunch()について

前提・実現したいこと

オーム社のPythonによる機械学習入門の本で
勉強しています。
39行目の「return datasets.base.Bunch(data=flat_data,」の
「.base」のところでエラーメッセージが発生し、いろいろしらべましたが、
コードのsklearnバージョンが古いこと以外ではわかりませんでした。
39行目の該当コードの修正方法と正しいコードをご教授ください。
宜しくお願いします。

発生している問題・エラーメッセージ

Traceback (most recent call last):

  File "C:\handsign\handsign\trial_handsign_SVM.py", line 55, in <module>
    train = load_handimage(train_path)

  File "C:\handsign\handsign\trial_handsign_SVM.py", line 39, in load_handimage
    return datasets.base.Bunch(data=flat_data,

AttributeError: module 'sklearn.datasets' has no attribute 'base'

該当のソースコード

import os
import sys
import glob
import numpy as np
from skimage import io
from sklearn import datasets

IMAGE_SIZE_R = 360
IMAGE_SIZE_C = 640
COLOR_BYTE = 3
CATEGORY_NUM = 2

## ラベル名(0～)を付けたディレクトリに分類されたイメージファイルを読み込む
## 入力パスはラベル名の上位のディレクトリ
def load_handimage(path):

    # ファイル一覧を取得
    files = glob.glob(os.path.join(path, '*/*.jpg'))

    # イメージとラベル領域を確保
    images = np.ndarray((len(files), IMAGE_SIZE_R, IMAGE_SIZE_C,
                            COLOR_BYTE), dtype = np.uint8)
    labels = np.ndarray(len(files), dtype=np.int)

    # イメージとラベルを読み込み
    for idx, file in enumerate(files):
       # イメージ読み込み
       image = io.imread(file)
       images[idx] = image

       # ディレクトリ名よりラベルを取得
       label = os.path.split(os.path.dirname(file))[-1]
       labels[idx] = int(label)

    # scikit-learn の他のデータセットの形式に合わせる
    flat_data = images.reshape((-1, IMAGE_SIZE_R * IMAGE_SIZE_C * COLOR_BYTE))
    images = flat_data.view()
    return datasets.base.Bunch(data=flat_data,
                 target=labels.astype(np.int),
                 target_names=np.arange(CATEGORY_NUM),
                 images=images,
                 DESCR=None)