Passing acquisition function parameters or gaussian process parameters to maximize is no longer supported. Instead,please use the "set_gp_params" method to set the gp params, and pass an instance of bayes_opt.util.UtilityFunction using the acquisition_function argument什么意思

这个报错是由于 BayesianOptimization 的版本更新所导致的，新版本中不再支持直接将高斯过程参数或者后验期望最大化算法的参数传递给 `maximize` 方法。相反，需要使用 `set_gp_params` 方法来设置高斯过程的参数，同时使用 `acquisition_function` 参数传递一个 `UtilityFunction` 的实例来定义后验期望最大化算法的参数。

以下是一个使用新版本的 `BayesianOptimization` 进行优化的示例代码：

from bayes_opt import BayesianOptimization
from bayes_opt import UtilityFunction

def target_function(x):
    y = (x - 0.5) ** 2
    return -y

# 定义参数搜索空间
pbounds = {'x': (0.0, 1.0)}

# 创建 BayesianOptimization 实例并进行优化
optimizer = BayesianOptimization(f=target_function, pbounds=pbounds)

# 设置高斯过程参数
optimizer.set_gp_params(kernel=None, alpha=1e-5, n_restarts_optimizer=1)

# 定义后验期望最大化算法的参数
utility = UtilityFunction(kind="ucb", kappa=2.5, xi=0.0)

# 使用定义的后验期望最大化算法的参数进行优化
optimizer.maximize(init_points=5, n_iter=10, acq=utility)

在上面的代码中，`optimizer.set_gp_params()` 方法用于设置高斯过程的参数，`UtilityFunction` 类用于定义后验期望最大化算法的参数，并将其传递给 `acq` 参数进行优化。需要注意的是，`UtilityFunction` 类中的 `kind` 参数表示使用哪种后验期望最大化算法，可以选择 `"ucb"`、`"ei"` 或 `"poi"`，`kappa` 参数表示探索和利用之间的权衡，`xi` 参数用于控制对后验期望的探索程度。

以上是新版本 `BayesianOptimization` 的用法，希望能够帮到你。