这个错误通常是因为输入数据中包含了float类型的数据。BayesianOptimization需要使用数组来计算，而float类型并不支持数组的操作。下面是一种可能的

import numpy as np
from bayes_opt import BayesianOptimization

# Create sample data
X = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
y = np.array([0.1, 0.2, 0.3])

# Define objective function
def objective(x):
    return x[0] + x[1] + x[2]

# Create optimizer
optimizer = BayesianOptimization(f=objective,
                                 pbounds={'x': (0, 10), 'y': (0, 10), 'z': (0, 10)},
                                 verbose=2,
                                 random_state=1)

# Perform optimization
optimizer.probe(params={'x': 5, 'y': 5, 'z': 5}, lazy=True)
optimizer.probe(params={'x': 7, 'y': 1, 'z': 9}, lazy=True)
optimizer.maximize(init_points=0, n_iter=10)

在这个示例中，我们将输入数据转换为一个包含数组的numpy数组，然后将其传递给BayesianOptimization。这样就避免了TypeError错误。另外，我们还需要将pbounds参数中的每个参数都定义为元组，这里的元组表示参数的取值范围。最后，我们还需要使用lazy参数来设置懒惰模式，以便在优化之前可以添加多个探针。