我正在使用scikit-learn来制作决策树，我需要知道每个功能部件具有的节点数以及每个节点的截止值。例如，在树中，我想知道“大小”变量在树中有多少个节点，或者“位置”变量在树中有多少个节点，如果可能，这些节点中的临界值是多少。
这是我的样本训练数据：
size,count,status,location,is_relevant
0.99,39.19,true,east,false
6.45,58.308,false,south,false
4.844,103.6,false,west,true
4.1,63.209,false,west,false
1.05,52.06,false,west,false
这是我的样本测试数据：
size,count,status,location,is_relevant
2.88,139.78,false,north,true
1.29,11.37,false,south,false
3.6,33.97,false,west,true
1.8,43.93,false,west,false
7.41,60.2,false,south,false
这是我用来制作树的代码：
training['location']=pd.Categorical(training.location).codes
testing['location']=pd.Categorical(testing.location).codes
y=training.loc[:,'is_relevant']
x=training.iloc[:, :-1]
from sklearn import tree
model = tree.DecisionTreeClassifier()
model=model.fit(x, y)
predictions = model.predict(testing.iloc[:, :-1])
print(model.tree_)
print(model.tree_.node_count)
我能够导出树并对其进行可视化，但是有太多的节点无法去计算我想要的功能的节点数。有命令吗？
谢谢