PyhtonによるAttributeErrorについてです

前提・実現したいこと

Pythonによる遺伝的アルゴリズムを使ったOneMax問題プログラムを参考書を見ながら打ち込んだのですが、以下のエラーが発生してしましす。
原因は、ToolBoxオブジェクトにIndividualがないということらしいのですが、どう改善したらよいのでしょうか？

発生している問題・エラーメッセージ

AttributeError                            Traceback (most recent call last)
<ipython-input-1-6818f7387b43> in <module>
     21 toolbox.register("Individual",tools.initRepeat,creator.Individual,toolbox.attr_bool,num_bits)
     22           
---> 23 toolbox.register("population",tools.initRepeat,list,toolbox.individual)  
     24 toolbox.register("evaluate",eval_func)  
     25 toolbox.register("mate",tools.cxTwoPoint)  

AttributeError: 'Toolbox' object has no attribute 'individual'

該当のソースコード

Python
import random
from deap import base,creator, tools
random.seed(7)
num_bits = 75


#----適応度関数(1を75個生成し、そのうち４５個を１にすることが目標)----
def eval_func(individual):
    target_sum = 45
    return(len(individual) - abs(sum(individual) - target_sum),)


#----適応度関数や個体群（遺伝子）を管理するためのオブジェクト生成----
creator.create("FitnessMax",base.Fitness,weight=(1.0,))  
creator.create("Individual",list,fitness=creator.FitnessMax) 


#----toolboxを作成し、関数を定義しながら格納する----
toolbox = base.Toolbox()  
toolbox.register("attr_bool",random.randint,0,1)  
toolbox.register("Individual",tools.initRepeat,creator.Individual,toolbox.attr_bool,num_bits)
             
toolbox.register("population",tools.initRepeat,list,toolbox.individual)  
toolbox.register("evaluate",eval_func)  
toolbox.register("mate",tools.cxTwoPoint)  #交叉
toolbox.register("mutate",tools.mutFlipBit,indpb=0.05)  
toolbox.register("select",tools.selTournament,tournsize=3)  


#----初期個体生成----
population = toolbox.population(n=500)  
probab_crossing,probab_mutating = 0.5,0.2  
num_generations = 60  


#----個体評価----
print('\n評価開始')
fitnesses = list(map(toolbox.evaluate,population))  
for ind,fit in zip(population , fitnesses):
    ind.fitness.values = fit  
    
print('\n評価済み個体 : ',len(population))
for g in range(num_generations):
    print('\n======第' , g , '世代======')
    
    
#----新世代作成----
offspring = toolbox.select(population,len(population))  
offspring = list(map(toolbox.clone,offspring))  


#----交叉----
for child1,child2 in zip(offspring[::2],offspring[1::2]):
    if random.random() < probab_crossing:
        toolbox.mate(child1,child2)
        #適応度をリセットする
        del child1.fitness.values
        del child2.fitness.values
        

#----突然変異----    
for mutant in offspring:
    if random.random() < probab_mutating:
        toolbox.mutate(mutant)
        del mutant.fitness.values
        

#----リセットされた個体を再評価----
invalid_ind = [ind for ind in offspring if not ind.fitness.valid]
fitnesses = map(toolbox.evaluate,invalid_ind)
for ind , fit in zip(invalid_ind,fitnesses):
    ind.fitness.values = fit
    
print('Evaluated',len(invalid_ind),'individuals')


#----新世代に置き換える----
population[:] = offspring


#----進捗を表示----
fits = [ind.fitness.values[0] for ind in population]
length = len(poplulation)
mean = sum(fits) / length
sum2 = sum(x*x for x in fits)
std = abs(sum2 / length - mean**2)**0.5
print('最小 = ', min(fits),' , 最大 = ',max(fits))
print('平均 = ',round(mean,2),' , 標準偏差 = ',round(std,2))


#----最終出力----
print('\n======最終評価======')
best_ind = tools.selBest(population,1)[0]
print('\n最大となるのは : \n',best_ind)
print('\n１の個数 : ',sum(best_ind))