He estado explorando scikit-learn, haciendo árboles de decisión con criterios de división de entropía y gini, y explorando las diferencias.

Mi pregunta es: ¿cómo puedo "abrir el capó" y descubrir exactamente qué atributos están dividiendo los árboles en cada nivel, junto con sus valores de información asociados, para poder ver dónde los dos criterios hacen diferentes elecciones?

Hasta ahora, he explorado los 9 métodos descritos en la documentación. No parecen permitir el acceso a esta información. Pero seguramente esta información es accesible? Estoy imaginando una lista o dict que tiene entradas para nodo y ganancia.

Gracias por su ayuda y mis disculpas si me he perdido algo completamente obvio.