점수차가 많이 나는데 따로 하신게 있으신가요?

안녕하세요 선생님

선생님 인강 보면서 기출을 풀어보면서 시험에 대비하고 있습니다.

근데 기출 5회에서 2유형 선생님의 baseline과 제 baseline 수치가 너무 달라서 이렇게 Q&A를 보냅니다.

선생님 baseline(랜포)은 1296이 나오는데 제가 한 baseline(랜포)은 1400대가 나옵니다
혹시 제가 뭘 잘 못한게 있는지 궁금합니다
아래는 제가한 코드입니다!

#eda

print('\n====데이터 크기=====')
print(train.shape,test.shape)

print('\n====데이터 정보=====')
print(train.info())

print('\n====train 결측치=====')
print(train.isnull().sum())

print('\n====test 결측치=====')
print(test.isnull().sum())

print('\n====카테고리=====')
cols=train.select_dtypes(include='O').columns
for col in cols:
  set_train=set(train[col])
  set_test=set(test[col])
  same=set_train==set_test
  if same:
    print(col,'O')
  else:
    print(col,'X')

print('\n====타겟 기초 =====')
print(train['price'].describe())

# 전처리
target=train.pop('price')
train=pd.get_dummies(train)
test=pd.get_dummies(test)
# print(train.shape,test.shape)

#검증
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=42)
print(X_tr.shape,X_val.shape,y_tr.shape,y_val.shape)

# rf
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
rf=RandomForestRegressor(random_state=42)
rf.fit(X_tr,y_tr)
pred=rf.predict(X_val)

#학습
from sklearn.metrics import root_mean_squared_error
print('===rf===')
print(root_mean_squared_error(y_val,pred))

#lg
import lightgbm as lgb
lg=lgb.LGBMRegressor(random_state=42,verbose=-1)
lg.fit(X_tr,y_tr)
pred=lg.predict(X_val)
print('==lg==')
print(root_mean_squared_error(y_val,pred))

#lr
from sklearn.linear_model import LinearRegression
lr=LinearRegression()
lr.fit(X_tr,y_tr)
pred=lr.predict(X_val)
print('==lr==')
print(root_mean_squared_error(y_val,pred))

#결과
pred=lg.predict(test)
submit=pd.DataFrame({'pred':pred})
submit.to_csv('result.csv', index=False)