Error mlcli - when training regression test.

`mlnet auto-train --task regression --dataset taxi-fare-train.csv --test-dataset taxi-fare-test.csv --label-column-name fare_amount --max-exploration-time 1000`

return:

`Exploring multiple ML algorithms and settings to find you the best model for ML task: regression
For further learning check: https://aka.ms/mlnet-cli

▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
Best quality(RSquared): 0,9440, Best Algorithm: LightGbmRegression, Last Algorithm: FastTreeTweedieRegression
00:01:37Exception occured while exploring pipelines:
All instances skipped due to missing features.
Please see the log file for more info.`

Log:
[debug_log.txt](https://github.com/dotnet/machinelearning-samples/files/3611022/debug_log.txt)

Datasets:
[teste.zip](https://github.com/dotnet/machinelearning-samples/files/3611028/teste.zip)

Reproduziere den Befehl `mlnet auto-train --task regression` mit den bereitgestellten `teste.zip`-Datensätzen. Lies `debug_log.txt` zusammen mit der Befehlsausgabe, um nachzuverfolgen, warum alle Instanzen aufgrund fehlender Features übersprungen werden. Abgeschlossen ist die Aufgabe, wenn die Ursache identifiziert ist und der Regressionstrainingslauf ohne diesen Fehler abgeschlossen wird.

Vom Indexierungsmodell aus dem Issue-Text verfasst.