Eu tenho explorado o scikit-learn, fazendo árvores de decisão com critérios de entropia e divisão de gini, e explorando as diferenças.

Minha pergunta é: como posso "abrir o capô" e descobrir exatamente quais atributos as árvores estão dividindo em cada nível, juntamente com os valores de informações associadas, para que eu possa ver onde os dois critérios fazem escolhas diferentes?

Até agora, explorei os 9 métodos descritos na documentação. Eles não parecem permitir o acesso a essas informações. Mas certamente esta informação é acessível? Estou visualizando uma lista ou um comando que tenha entradas para nó e ganho.

Obrigado pela sua ajuda e minhas desculpas se eu perdi algo completamente óbvio.