在XGBoost的Python包中，如果你使用的是非sklearn的API，通常會使用`xgboost.Booster`對象來表示訓練好的模型。為了查看模型的詳細信息，如樹結構和特征的重要性，你需要使用相關的方法。以下是對這些選項的專業(yè)分析：

- **A: `to_DataFrame()`**
- XGBoost并沒有提供一個叫做`to_DataFrame()`的直接方法來查看模型信息。

- **B: `.trees_to_dataframe()`**
- 這是一個實際存在的方法，用于將決策樹轉化為一個DataFrame。這在`xgboost.Booster`中可以使用，適合查看樹的節(jié)點信息。

- **C: `.booster`**
- `.booster`不是一個直接方法，而是一個屬性。在使用`XGBModel`對象（例如`XGBClassifier`）時，你可以通過這個屬性獲取底層的`Booster`對象。但它本身不能直接查看信息。

- **D: `.feature_names`**
- 這是用于獲取或設置特征名稱的屬性，而不是用于查看訓練后的模型詳細信息。

結合以上分析，正確答案是：

**B: `.trees_to_dataframe()`**

**專業(yè)分析**：
此方法適用于使用原生XGBoost API訓練好的模型，它將決策樹的細節(jié)（如節(jié)點的分裂條件、葉子節(jié)點的輸出等）轉化為一個Pandas DataFrame，便于分析和解釋模型。使用這個方法后，你可以更容易地在Python中處理和查看模型的樹結構具體信息。