使用Python中的Scikit-learn包和R中的glm包进行逻辑回归比较。代码示例如下：

在Python中使用Scikit-learn进行逻辑回归：

from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn import datasets

# 加载数据集并定义自变量和因变量
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data[:, :2]  # 只使用前两个特征
y = iris.target

# 定义逻辑回归模型并训练
clf = LogisticRegression(random_state=0).fit(X, y)

# 输出模型参数
print(clf.coef_)
print(clf.intercept_)

在R中使用glm进行逻辑回归：

# 加载数据集并定义自变量和因变量
data(iris)
X <- iris[, 1:2]  # 只使用前两个特征
y <- as.numeric(iris[, 5] != "setosa")

# 定义逻辑回归模型并训练
model <- glm(y ~ X, family = binomial(link = "logit"))

# 输出模型参数
summary(model)

注意：由于Scikit-learn和glm包的实现方式不同，可能会导致不同的默认选项和算法参数。因此，在比较两个工具的结果时，需要仔细检查它们的实现方式和参数选择。