调用相关的库，通过贝叶斯优化算法进行MLPRegressor神经网络学习率和隐含层层数的优化，代理模型使用高斯过程，采集函数使用期望最大

好的，为了实现上述功能，我们需要安装以下库：

- scikit-learn：用于构建 MLPRegressor 模型
- bayesian-optimization：用于进行贝叶斯优化
- scikit-optimize：用于代理模型的高斯过程实现

你可以使用以下命令进行安装：

pip install scikit-learn
pip install bayesian-optimization
pip install scikit-optimize

接下来，我们可以编写代码来实现这个过程。以下是一个基本示例：

from sklearn.neural_network import MLPRegressor
from bayes_opt import BayesianOptimization
from skopt import gp_minimize
from skopt.space import Real, Integer
from skopt.utils import use_named_args
import numpy as np

# 定义要优化的函数
def target_function(learning_rate, hidden_layer_sizes):
    # 构建 MLPRegressor 模型
    model = MLPRegressor(
        hidden_layer_sizes=(int(hidden_layer_sizes),),
        learning_rate_init=learning_rate,
        max_iter=1000,
        random_state=42
    )
    # 训练模型并返回损失
    model.fit(X_train, y_train)
    return -model.score(X_val, y_val)

# 定义参数搜索空间
search_space = {
    'learning_rate': Real(0.0001, 0.1, prior='log-uniform'),
    'hidden_layer_sizes': Integer(1, 10)
}

# 使用贝叶斯优化进行参数搜索
bo = BayesianOptimization(f=target_function, pbounds=search_space, verbose=2)
bo.maximize(n_iter=10)

# 获取最佳参数
best_params = bo.max['params']

# 使用高斯过程进行代理模型的训练
reg = gp_minimize(
    func=target_function,
    dimensions=search_space.values(),
    n_calls=20,
    n_random_starts=5,
    acq_func='EI',
    verbose=True
)

# 获取最佳参数
best_params = dict(zip(search_space.keys(), reg.x))

在上面的代码中，我们首先定义了要优化的函数 `target_function`，它接受两个参数：学习率和隐含层层数。然后，我们使用 `BayesianOptimization` 类进行贝叶斯优化，搜索参数空间中的最佳参数。最后，我们使用 `gp_minimize` 函数使用高斯过程进行代理模型的训练，得到最佳参数。注意，在这里，我们使用了 `use_named_args` 装饰器来将参数作为命名参数传递给目标函数。

希望这可以帮助你实现你的需求！