半导体制造过程中，预测元件性能面临着挑战，这种不可预测性会导致产量下降和成本增加。本报告旨在建立一个预测模型，利用线上检测数据（包括3个响应变量（Y）和300多个预测变量（X），数据集约500个数据点）来预测元件的性能。

使用JMP多变量平台对项目进行评估，结果显示项目具有相对较弱的Y-Y竞争、强烈的Y-X因果关系，以及严重的X-X多重共线性。考虑到所有300多个预测变量时，标准最小二乘和逐步算法均显示出严重的过度拟合风险。因此，我们运用了四种数据挖掘技术，从中选择了少数关键的X变量进行RSM建模，包括：响应筛选、分区、神经网络和预测变量筛选。由于仅使用常规JMP软件，我们以预测变量筛选的贡献模式和排名作为评估其他三个数据挖掘平台的参考。其中，预测变量筛选算法（随机森林）能解决递归分割问题，使贡献模式更加均匀。

基于预测变量筛选的贡献模式，我们运行了适应模型、神经网络和分区模型来预测三个设备的性能。这个JMP项目成功地提升了我们的预测能力，并从增强现实应用中获取了有价值的见解。同时，可靠的预测模型也能显著缩短新产品开发周期。本研究的结果可为半导体制造业提供重要的参考，以改善元件性能的预测能力。