请使用决策树算法构建离网（flag=1）子模型 ##要求：训练集测试集切分比例为0.3，使用网格搜索的方式确定最优参数并输出最优参数与f1值

以下是使用决策树算法构建离网子模型并进行网格搜索的代码示例：

from sklearn.model_selection import train_test_split, GridSearchCV
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.metrics import f1_score

# 读取训练集数据
df = pd.read_csv('train_dataset.csv')

# 分割特征和标签
X = df.drop('flag', axis=1)
y = df['flag']

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

# 定义决策树模型
model = DecisionTreeClassifier()

# 定义参数网格
param_grid = {'criterion': ['gini', 'entropy'],
              'max_depth': [None, 5, 10],
              'min_samples_split': [2, 5, 10]}

# 进行网格搜索
grid_search = GridSearchCV(model, param_grid, scoring='f1')
grid_search.fit(X_train, y_train)

# 输出最优参数和对应的f1值
best_params = grid_search.best_params_
best_f1 = grid_search.best_score_

print("最优参数:", best_params)
print("最优f1值:", best_f1)

请将`train_dataset.csv`替换为您实际的训练集数据文件名。以上代码将使用决策树算法构建离网子模型，并使用网格搜索方法搜索最优参数，并输出最优参数和对应的f1值。您可以根据需要进行修改和扩展。