선생님 여쭤볼게 있는데요 model = RandomForestRegressor()model.fit(X_tr, y_tr)pred = model.predict(X_val) 하실때 <ul><li>(X_val)이랑 </li></ul>fromsklearn.metrics import mean_squared_errordef&nbsp;rmse(y_true, y_pred):&nbsp; &nbsp; returnmean_squared_error(y_true, y_pred)**0.5rmse(y_val, pred) <ul><li>여기서 괄호에 들어가는 (y_val, pred) 이 값이뭘 뜻하는건지 궁금합니다,,ㅠㅠ&nbsp;&nbsp;</li></ul>

<ul><li><code>y_val</code>: 검증 데이터 세트의 실제 타겟 값입니다. 이 값은 모델이 예측해야 할 실제 값입니다.</li><li><code>pred</code>: 모델이 <code>X_val</code> 데이터를 기반으로 예측한 값입니다.</li></ul>이해가 되셨을까요?&nbsp;rmse(y_val, pred)는 모델의 예측값(pred)이 얼마나 실제값(y_val)에 가까운지를 측정하는 함수입니다. RMSE 값이 낮을수록 모델의 성능이 좋다고 할 수 있습니다.

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