帮我写一个贝叶斯优化代码

当然可以帮你写贝叶斯优化的代码！以下是一个简单的贝叶斯优化的示例代码，使用了Python的`bayesian-optimization`库：

from bayes_opt import BayesianOptimization

# 自定义目标函数
def target_function(x, y):
    return -(x - 2) ** 2 - (y - 3) ** 2

# 定义参数空间边界
pbounds = {'x': (0, 4), 'y': (0, 6)}

# 初始化贝叶斯优化器
optimizer = BayesianOptimization(f=target_function, pbounds=pbounds)

# 进行优化
optimizer.maximize(init_points=5, n_iter=10)

# 输出最优结果
print(optimizer.max)

在这个示例中，我们定义了一个目标函数`target_function`，它接受两个参数x和y，并返回一个评估值。我们将x和y的取值范围定义在pbounds字典中。然后，我们使用BayesianOptimization类初始化了一个贝叶斯优化器，并传入目标函数和参数空间边界。通过调用`maximize`方法，我们开始进行优化，其中init_points参数表示初始采样点的数量，n_iter参数表示进行迭代优化的次数。最后，我们输出最优结果。

请注意，这只是一个简单的示例代码，你可以根据自己的需求修改目标函数和参数空间边界。另外，你需要确保已经安装了`bayesian-optimization`库，可以使用`pip install bayesian-optimization`命令进行安装。