Model predicting NaN choosed as best model

**System Information (please complete the following information):**
- Model Builder or CLI Version: 16.13.9.2235601
- Visual Studio Version (if applicable): 17.5.2

**Describe the bug**
- On which page of the tutorial did you run into an issue (URL): https://dotnet.microsoft.com/en-us/learn/ml-dotnet/get-started-tutorial/evaluate
- Clear description of the problem:

1. Model's predictions are always NaN
2. RSquared of all Models is either 0.0 either NaN

**To Reproduce**
Steps to reproduce the behavior:

1. Go to Model Builder
2. Click on Predicting values (2nd scenario)
3. Download the [train.csv file](https://github.com/dotnet/machinelearning-modelbuilder/files/11011847/train.csv) and chose it in MB
4. Choose first column as Feature, second as Label
5. Train and evaluate

**Expected behavior**

1. Not getting the NaN from any Model
2. Not considering NaN as 0.0 loss (FastForestRegression)
3. Show an warning if something wrong with input data

Beginnen Sie im Szenario „Predicting values“ von Model Builder mit der verknüpften train.csv und dem evaluate-Tutorial; reproduzieren Sie die NaN-Vorhersagen und die R-squared-Werte. Verfolgen Sie den Einstiegspunkt für das Regressionstraining und die Auswertung und überprüfen Sie anschließend, dass ungültige Ergebnisse nicht als Verlust von null behandelt werden und dass das berichtete Verhalten dem erwarteten Verhalten entspricht.

Vom Indexierungsmodell aus dem Issue-Text verfasst.