Bayesianoptimization是一种用于超参数优化的贝叶斯优化框架。在使用此框架时，常会遇到“ValueError”的错误。出现这种错误的原因通常是在定义超参数空间时，定义了不合法的范围或数据类型。

例如，在下面的代码中，我们定义了两个超参数“x”和“y”，我们试图'y”的范围定义为负数到正数，“x”的范围定义为零到正整数。但由于“x”的范围中包含了一个不合法的数据类型“0”，因此会在运行时抛出ValueError错误，提示我们输入一个合法的范围。

from bayes_opt import BayesianOptimization

def foo(x, y):
    return (x + y) ** 2

pbounds = {'x': (0, 10), 'y': (-1, 1)}
bo = BayesianOptimization(
    f=foo,
    pbounds=pbounds
)

bo.maximize()

为解决这个问题，我们需要检查超参数空间的定义，确保其范围和数据类型都是合法的。同时，我们也可以在调用Bayesianoptimization的maximize()方法之前，使用该框架提供的check_bounds方法对超参数范围进行检查，以确保输入的超参数满足范围和数据类型的要求。

from bayes_opt import BayesianOptimization

def foo(x, y):
    return (x + y) ** 2

pbounds = {'x': (1, 10), 'y': (-1, 1)}

def bounds(**kwargs):
    x, y = kwargs.values()
    if x < 0:
        return False
    if y < 0:
        return False
    return True

bo = BayesianOptimization(
    f=foo,
    pbounds=pbounds,
    bounds_transformer=bounds
)

bo.maximize