ValueError: Input contains NaN.

这个错误通常发生在数据集中包含了缺失值（NaN）的情况下。由于某些原因，某些数据点的某些特征值缺失了，被标记为 NaN。在训练过程中，模型无法处理 NaN 值，因此会抛出 `ValueError` 异常。

为了解决这个问题，你需要对数据集进行处理，将缺失值替换为其他的值。有多种处理缺失值的方法，常见的方法包括：

- 删除包含 NaN 值的数据点
- 使用平均值、中位数等代替缺失值
- 使用插值等方法填补缺失值

具体方法取决于数据集的特点和具体的情况。你可以使用 Pandas 库中的 `fillna()` 函数来进行缺失值处理。例如，将缺失值替换为平均值：

import pandas as pd

# 读取数据集
data = pd.read_csv('data.csv')

# 将缺失值替换为平均值
data.fillna(data.mean(), inplace=True)

这将把数据集中的缺失值替换为对应特征列的平均值。注意，在进行模型训练之前，你需要对所有的缺失值进行处理。