ランダムフォレストモデルで自転車レンタル数を予測する

この演習では、前の演習で学習したモデルを使って、8月の自転車レンタル数を予測します。

ranger モデルに対する predict()（docs）関数は、リストを返します。このリストの要素のひとつが predictions で、予測値のベクトルです。リストの名前付き要素にアクセスする $ 記法で predictions にアクセスできます。

predict(model, data)$predictions

モデル bike_model_rf とデータセット bikesAugust（評価用）はあらかじめ読み込まれています。

8月にレンタルされた自転車台数（cnt）を予測するために、bikesAugust に対して predict() を呼び出してください。予測結果を pred 列として bikesAugust に追加します。
予測の二乗平均平方根誤差（RMSE）を計算する空欄を埋めてください。
- このデータに対して作成したポアソンモデルの RMSE は約 112.6 でした。このモデルはどう比較できますか？
実際の自転車レンタル数（cnt）と予測値（x 軸に pred）の散布図を描くために空欄を埋めてください。