如何绘制Scikit-learn Logistic Regression的训练损失曲线？

• 尝试过监听训练过程提取损失的方案，设置verbose=0和verbose=1后，loss_history和loss_list均为空，但终端仍会打印轮次与损失变化：

Epoch 1, change: 1.00000000
Epoch 2, change: 0.32949890
Epoch 3, change: 0.19452967
Epoch 4, change: 0.14287635
Epoch 5, change: 0.11357212

• 尝试过迭代单轮训练的方案，结果模型未真正训练，损失变化始终为1：

Epoch 1, change: 1.00000000
max_iter reached after 2 seconds
Epoch 1, change: 1.00000000
max_iter reached after 1 seconds
Epoch 1, change: 1.00000000
max_iter reached after 1 seconds
Epoch 1, change: 1.00000000
max_iter reached after 2 seconds

真的没有直接获取训练损失的方法吗？也接受临时解决办法。

我的模型代码如下：

logreg = LogisticRegression(
   random_state=42,
   C=.001,
   penalty="l1",
   max_iter=500,
   solver="saga",
   n_jobs=8,
   warm_start=True,
   class_weight='balanced', 
   verbose=1)
 
logreg.fit(X_train, y_train) 

内容的提问来源于stack exchange，提问作者neverreally