氧化镓外延层的预测方法、装置、设备及介质

本申请涉及一种氧化镓外延层的预测方法、装置、设备及介质，其中方法包括：采集MOCVD的工艺参数及其外延层表征数据，并进行数据预处理得到预处理后数据；对预处理后数据进行特征衍生和特征筛选，对特征筛选后数据进行数据集划分生成训练数据集和测试数据集；构建XGBoost回归模型，并进行超参数搜索得到目标最优参数组合，以对XGBoost回归模型进行训练，生成训练后XGBoost回归模型；通过测试数据集对训练后XGBoost回归模型进行测试生成目标XGBoost回归模型；获取MOCVD的待测工艺参数，对待测工艺参数进行外延层预测得到目标外延层厚度和目标半峰全宽变化量。本申请提高了氧化镓外延层的预测准确性。