可以使用Python中的pandas库来读取CSV文件，并使用scikit-learn库中的predict()函数获取机器学习模型的输出结果，最后通过比较两个输出结果来进行比较。

示例代码：

import pandas as pd
from sklearn import svm

# 读取CSV文件
csv_data = pd.read_csv('data.csv')

# 去除标签列
X = csv_data.drop('label', axis=1)

# 初始化SVM模型
clf = svm.SVC()

# 训练模型
clf.fit(X, csv_data['label'])

# 获取模型预测值
predicted = clf.predict(X)

# 获取CSV文件中的目标列
actual = csv_data['label']

# 比较两个输出结果
for p, a in zip(predicted, actual):
    if p != a:
        print('Error: predicted = {}, actual = {}'.format(p, a))

说明：上述代码读取名为"data.csv"的CSV文件，使用SVM算法训练机器学习模型，并获取模型预测值。最后将模型预测值与CSV文件中的目标列进行比较，输出误差信息。如果两个输出结果完全一样，则表明机器学习模型的输出与CSV文件的输出一致。