为给定的文本分类器实现一个性能评估函数，该函数应该计算该分类器的准确度、精确度、召回率和 F1 分数。
def evaluate_classifier(classifier, data):
    # 在此处实现性能评估函数
以下是一个评估函数的示例，它接受分类器和数据作为输入，并计算其准确度、精确度、召回率和 F1 分数：

``` python
from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score, recall_score, f1_score

def evaluate_classifier(classifier, data):
    # 获取预测标签和真实标签
    predicted = classifier.predict(data['X'])
    actual = data['y']
    
    # 计算指标
    accuracy = accuracy_score(actual, predicted)
    precision = precision_score(actual, predicted)
    recall = recall_score(actual, predicted)
    f1 = f1_score(actual, predicted)
    
    # 输出指标
    print(f"Accuracy: {accuracy:.2f}")
    print(f"Precision: {precision:.2f}")
    print(f"Recall: {recall:.2f}")
    print(f"F1 score: {f1:.2f}")
    
    # 返回指标
    return {'accuracy': accuracy, 'precision': precision, 'recall': recall, 'f1': f1}
```

其中，`data` 是一个包含特征和标签的字典，可以使用类似以下方式的语句创建：

``` python
data = {'X': features, 'y': labels}
```

其中，`features` 是一个 N x D 的矩阵，代表 N 个样本的 D 维特征向量，`labels` 是一个长度为 N 的向量，代表 N 个样本的标签。