Даны X_train, y_train. Подберите лучшие гиперпараметры дерева решений (классификация) полным перебором по сетке параметров. Сетка: max_depth=[3,5,7,10], min_samples_split=[2,5,10], min_samples_leaf=[1,3,5]. Используйте 5-fold кросс-валидацию по метрике F1 (random_state=42 для воспроизводимости). Верните dict: {"best_params":..., "best_f1":...}. Округлите best_f1 до 4 знаков. Сохраните в `result`.
GridSearchCV hyperparameter_tuning DecisionTree