如何在Jupyter Notebook中打印SVM模型进度日志？

import logging
from sklearn import svm

# 创建一个logger对象
logger = logging.getLogger('svm_progress')
logger.setLevel(logging.INFO)

# 创建一个文件处理器，将日志写入文件
file_handler = logging.FileHandler('svm_progress.log')
file_handler.setLevel(logging.INFO)

# 创建一个控制台处理器，将日志输出到控制台
console_handler = logging.StreamHandler()
console_handler.setLevel(logging.INFO)

# 创建一个日志格式器
formatter = logging.Formatter('%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s')

# 将日志格式器添加到处理器
file_handler.setFormatter(formatter)
console_handler.setFormatter(formatter)

# 将处理器添加到logger对象
logger.addHandler(file_handler)
logger.addHandler(console_handler)

# 创建一个SVM模型
model = svm.SVC()

# 设置进度日志
model.verbose = True

# 训练模型
logger.info('开始训练SVM模型...')
model.fit(X_train, y_train)
logger.info('SVM模型训练完成！')

# 预测
logger.info('开始进行预测...')
y_pred = model.predict(X_test)
logger.info('预测完成！')