실시 예 1 은 , 모델 식 작성 시 의 과 학습 억제 와 계산 부하 억제 의 트레이드오프 가 해소 되 는 데이터 처리 장치 의 실시 예 이 다 . 즉 , 특징 값 을 이용 해서 예측 모델 을 구하 는 데이터 처리 장치 에 있 어서 , N 을 자연수 로 했 을 경우 , 순위 매겨진 N 개 의 제 1 특징 량 을 1 위 부터 N 위 의 순위 로 재 배열 하 는 제 1 공정 과 , N 개 의 제 1 데이터 그룹 을 작성 하 는 제 2 공정 과 , 제 1 데이터 그룹 의 각각 의 예측 성능 을 평가 하 는 제 1 평가 지표 값 을 구하 는 제 3 공정 과 , 제 1 평가 지표 값 을 기초 로 해서 제 1 특징 량 의 일부 를 삭제 하 는 제 4 공정 과 , 제 1 특징 량 중 에서 삭제 된 특징 량 이외 의 특징 량인 제 2 특징 량 의 순위 를 제 1 평가 지표 값 을 이용 해서 갱신 하 는 제 5 공정 과 , 제 2 특징 량 의 개수 와 동수 의 제 2 데이터 그룹 을 작성 하 는 제 6 공정 과 , 제 2 데이터 그룹 의 각각 의 예측 성능 을 평가 하 는 제 2 평가 지표 값 을 구하 는 제 7 공정 과 , 제 1 평가 지표 값 의 최소 값 과 제 2 평가 지표 값 의 최소 값 이 같 을 경우 , 제 2 특징 량 을 이용 해서 예측 모델 을 구하 고 , 제 1 평가 지표 값 의 최소 값 과 제 2 평가 지표 값 의 최소 값 이 서로 다를 경우 , 제 2 평가 지표 값 을 기초 로 해서 제 2 특징 량 의 일부 를 삭제 함 과 함께 제 2 특징 량 중 에서 삭제 된 특징 량 이외 의 특징 량인 제 3 특징 량 의 순위 를 제 2 평가 지표 값 을 이용 해서 갱신 하 는 제 8 공정 을 실행 하 는 연산 장치 를 구비 하 고 , N 번 째 의 제 1 데이터 그룹 은 , 제 1 특징 량의 1 위 부터 N 위 까지 의 특징 량 을 갖 고 , M 을 제 2 특징 량 의 개수 로 했 을 경우 , M 번 째 의 제 2 데이터 그룹 은 , 제 2 특징 량의 1 위 부터 M 위 까지 의 특징 량 을 갖 는 구성 의 데이터 처리 장치 , 방법 , 및 반도체 제조 장치 의 실시 예 이 다 .