要比较以前模型Shiny caret的输出结果，可以使用以下步骤：

1. 从以前的Shiny caret模型中获取输出结果。
2. 使用相同的数据集和特征预处理步骤来创建新模型。
3. 使用同样的评估指标来评估新模型的性能。
4. 将新模型的输出结果与以前模型的输出结果进行比较。

下面是一个示例代码，演示如何比较以前模型Shiny caret的输出结果：

# 加载所需的包
library(caret)

# 从以前的模型中获取输出结果
old_model_output <- read.csv("old_model_output.csv")

# 加载数据集
data <- read.csv("data.csv")

# 创建新模型
new_model <- train(target_variable ~ ., data = data, method = "lm")

# 预测新模型的输出结果
new_model_output <- predict(new_model, data)

# 将新模型的输出结果与以前模型的输出结果进行比较
comparison <- data.frame(old_model_output, new_model_output)

在这个示例中，我们假设以前的模型的输出结果已经保存在名为"old_model_output.csv"的文件中，数据集保存在名为"data.csv"的文件中。首先，我们使用read.csv()函数加载以前模型的输出结果。然后，我们使用train()函数创建新模型，并使用predict()函数预测新模型的输出结果。最后，我们将新模型的输出结果与以前模型的输出结果合并到一个数据框中进行比较。

请注意，这只是一个示例代码，具体的解决方法可能因你的具体情况而异。你需要根据你的数据集和模型进行适当的修改。