使用CVXPY实现的逻辑回归与Scikit-learn无正则化版本结果不一致问题求助

大家好，我最近尝试用CVXPY库实现逻辑回归模型，目前写的代码能正常执行，没有报错，也能输出一个解，但这个解和Scikit-learn里的无正则化逻辑回归结果完全对不上。

我知道Scikit-learn的逻辑回归默认带L2正则，所以特意把它的penalty参数设成了None，同时还关闭了截距项（fit_intercept=False），但就算做了这些调整，两者的结果还是不匹配。

下面是我用到的Scikit-learn部分的代码：

import cvxpy as cp
from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

X, y = make_classification(n_features=10, random_state=42)

sk = LogisticRegression(penalty=None, fit_intercept=False)
sk.fit(X, y)
print(sk.coef_)

这段代码的输出是：

[[-13.46939518  -7.09935934  19.41989522 -10.36990818   3.76335965
   2.84616038   3.32474461  -2.84162961   3.13246888   1.088879...]]

我自己用CVXPY实现的代码运行后得到的系数和上面的完全不一样，有没有大佬能帮我看看问题出在哪里呀？

备注：内容来源于stack exchange，提问作者Álvaro Méndez Civieta