अब आप L1 regularization के लिए C पैरामीटर को ट्यून करेंगे ताकि वह मान मिल सके जो मॉडल की जटिलता घटाए और साथ ही प्रदर्शन मेट्रिक्स अच्छे बनाए रखे। आप संभावित C मानों पर एक for लूप चलाएँगे, प्रत्येक पर logistic regression के इंस्टेंस बनाएँगे, और performance metrics निकालेंगे.

एक सूची C संभावित मानों के साथ बनाई गई है। l1_metrics array 3 कॉलम्स के साथ तैयार है, जिसमें पहला C मानों के लिए है, और अगले दो non-zero coefficient की गिनती और मॉडल के recall score के placeholders हैं। scaled फीचर्स और target वैरिएबल्स training के लिए train_X, train_Y और testing के लिए test_X, test_Y के रूप में लोड हैं.

numpy और pandas क्रमशः np और pd के रूप में लोड हैं, और sklearn से recall_score फंक्शन भी उपलब्ध है.

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