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target = train.pop("price")
train = pd.get_dummies(train)
test = pd.get_dummies(test)
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_tr, X_val, y_tr, y_val = train_test_split(train, target, test_size = 0.2, random_state=0)
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
rf = RandomForestRegressor(random_state=0)
rf.fit(X_tr,y_tr)
pred = rf.predict(X_val)
from sklearn.metrics import mean_squared_error
mse = mean_squared_error(y_val, pred)
rmse = mse **0.5
print(rmse)
이런식으로 rmse를 만들면 될까요??