在机器学习库scikit-learn中，经常需要评估模型的性能。为了实现这一点，可以使用不同的评分方法来衡量模型的准确性、精确度、召回率等指标。在scikit-learn中，有一个名为get_scorer_names的函数，它可以帮助检索所有可用的评分器名称。这个函数非常实用，因为它允许快速了解当前环境中支持哪些评分方法，从而选择最适合数据和模型的评分器。
在使用get_scorer_names函数时，需要指定一个参数：scoring。这个参数可以是字符串、可调用对象或None。如果scoring是一个字符串，它表示一个特定的评分方法名称。如果scoring是一个可调用对象，那么函数会直接返回这个对象。如果scoring是None，那么函数将返回None。这个参数的设计非常灵活，可以根据需求来选择不同的评分方法。
当调用get_scorer_names函数时，它会返回一个评分器对象。这个对象是一个可调用的函数，可以将其用于评估模型的性能。需要注意的是，当传入一个字符串作为scoring参数时，函数总是返回评分器对象的一个副本。这意味着，如果两次调用get_scorer_names函数，即使传入相同的评分方法名称，也会得到两个不同的评分器对象。这个特性在某些情况下非常有用，例如当需要对同一个评分方法进行不同的配置时。
下面是一个使用get_scorer_names函数的示例代码。在这个例子中，首先导入了必要的库，包括numpy、DummyClassifier和get_scorer。然后，创建了一个简单的数据集X和标签y，并使用DummyClassifier训练了一个模型。接下来，使用get_scorer_names函数获取了"accuracy"评分器，并使用它来评估模型的性能。最后，输出了模型的准确率。这个例子展示了如何使用get_scorer_names函数来获取评分器，并将其应用于实际的模型评估中。
import numpy as np
from sklearn.dummy import DummyClassifier
from sklearn.metrics import get_scorer
# 创建数据集
X = np.reshape([0, 1, -1, -0.5, 2], (-1, 1))
y = np.array([0, 1, 1, 0, 1])
# 训练模型
classifier = DummyClassifier(strategy="constant", constant=0).fit(X, y)
# 获取评分器
accuracy = get_scorer("accuracy")
# 评估模型性能
print(accuracy(classifier, X, y)) # 输出模型的准确率
在scikit-learn 1.4版本中，有很多值得关注的新特性和改进。这个版本引入了许多新的算法和功能，包括对现有算法的优化和改进。此外，scikit-learn 1.4还提高了库的性能和可扩展性，使得它在处理大规模数据集时更加高效。对于机器学习从业者来说，这个版本的发布无疑是一个好消息，因为它为提供了更多的工具和方法来构建和评估模型。