Я изучаю scikit-learn, принимая деревья решений с критериями разделения энтропии и gini и исследуя различия.
Мой вопрос: как я могу "открыть капюшон" и выяснить, какие атрибуты деревьев расщепляются на каждом уровне вместе со связанными с ними информационными значениями, чтобы я мог видеть, где два критерия делают разные варианты?
До сих пор я изучил 9 методов, описанных в документации. Они, похоже, не позволяют получить доступ к этой информации. Но, безусловно, эта информация доступна? Я предвижу список или dict, у которого есть записи для node и получения.
Спасибо за вашу помощь и мои извинения, если я пропустил что-то совершенно очевидное.