raise ValueError("Input contains“) ValueError:在尝试构建机器学习模型时，Input包含NaN

这个错误是在尝试构建机器学习模型时出现的，它表示输入数据中包含了NaN（Not a Number）值。NaN值通常表示缺失数据或无效数据。

在机器学习中，NaN值会导致模型训练和预测的不准确性，因此需要对其进行处理。以下是处理NaN值的一些常见方法：

1. 删除包含NaN值的样本：可以直接删除包含NaN值的样本，但这可能会导致数据量减少，影响模型的训练效果。
2. 填充NaN值：可以使用一些填充方法来替换NaN值，例如使用均值、中位数、众数等来填充缺失的数值型数据；对于分类变量，可以使用出现频率最高的类别来填充NaN值。
3. 使用模型预测：可以使用其他特征来构建一个模型，然后利用该模型对含有NaN值的特征进行预测填充。
4. 将NaN值作为一个独立的类别：对于分类变量，可以将NaN值视为一个独立的类别进行处理。

在腾讯云的产品中，可以使用以下工具和服务来处理NaN值：

1. 数据处理与分析：腾讯云数据处理与分析（Data Processing and Analysis，DPA）服务提供了数据清洗、转换、分析等功能，可以用于处理NaN值。
2. 机器学习平台：腾讯云机器学习平台（Machine Learning Platform，MLP）提供了丰富的机器学习算法和模型训练工具，可以用于构建机器学习模型并处理NaN值。
3. 数据库服务：腾讯云数据库服务（Database Service）提供了多种数据库产品，例如云数据库MySQL、云数据库MongoDB等，可以用于存储和处理数据，包括NaN值。

请注意，以上仅是一些常见的处理NaN值的方法和腾讯云产品示例，具体的处理方法和产品选择应根据实际情况和需求进行决策。