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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??