또한 , 상기 한 목적 을 달성 하 기 위하 여 , 특징 값 을 이용 해서 예측 모델 을 구하 는 데이터 처리 방법 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 갖 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 것 을 특징 으로 하 는 데이터 처리 방법 을 제공 한다 .