摘要
本发明公开了一种基于机器学习模型的良率预测系统，涉及半导体测试设备用良率预测系统领域。其一种基于机器学习模型的良率预测系统，包括：数据采集模块，用于采集产品的历史lot数据；数据计算模块，根据采集数据计算总良率；模型训练模块，基于所述历史lot数据训练多个基于人工智能的良率预测模型，得到良率预测模型，所述良率预测模型的输入为生产数据，输出为预测良率。本申请通过机器学习算法模型，结合大量生产数据，可以在现有历史lot数据的基础上得到良率预测模型，通过多组数据集的训练和特征提取，找到影响良率的主导因子，同时针对精确度和回归值调整数据集的模型，保证良率预测模型更加准确。
