在机器学习领域，评估模型性能是一个至关重要的步骤。scikit-learn库提供了一个名为make_scorer的函数，它允许根据任意的性能度量或损失函数来创建一个评分器。这个评分器可以被用在所有支持scoring参数的scikit-learn估计器或函数中。
通过make_scorer函数，可以指定一个估计器的方法来获取预测结果，以供评分或损失函数使用。这个参数被称为response_method，它可以是字符串、列表或元组，表示估计器的方法名称。如果设置为None，则默认使用"predict"方法。
此外，make_scorer函数还提供了greater_is_better参数，用于指示评分函数是分数函数（默认情况下，分数越高越好）还是损失函数（分数越低越好）。如果是后者，评分器对象将会对score_func的结果进行符号翻转。
需要注意的是，needs_proba和needs_threshold参数在scikit-learn 1.4版本中已被弃用，并将在1.6版本中移除。取而代之的是使用response_method参数来指定需要的概率估计或决策函数。
在实际应用中，可以通过以下代码创建一个评分器，并将其用于模型选择和参数调优。例如，可以使用fbeta_score作为评分函数，并设置beta=2来创建一个F2分数评分器。然后，可以将这个评分器用于GridSearchCV进行参数网格搜索，以找到最佳的模型参数。
from sklearn.metrics import fbeta_score, make_scorer
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.svm import LinearSVC
ftwo_scorer = make_scorer(fbeta_score, beta=2)
grid = GridSearchCV(LinearSVC(), param_grid={'C': [1, 10]}, scoring=ftwo_scorer)
scikit-learn 1.5版本带来了许多新特性，包括直方图梯度提升树、梯度提升回归的预测区间、时间序列预测的滞后特征，以及在cross_val_score和GridSearchCV上进行多指标评估的演示。此外，还提供了针对成本敏感学习后调整决策阈值的功能。