一种集成电路封装故障预测模型建立方法及故障预测方法

本发明涉及预测模型建立方法技术领域，具体涉及一种集成电路封装故障预测模型建立方法及故障预测方法；包括如下步骤：对多源数据进行预处理，筛选与故障预测相关的特征，构建标准化训练数据集；采用k折交叉验证，将数据集均等划分为k个子集，每次选取1个子集作为测试集，剩余k‑1个子集作为训练集；将训练集拆分为输入特征与目标输出，输入机器学习算法构建初始故障预测模型；将测试集拆分为测试特征与测试目标输出，输入模型得到预测结果，对比并计算精确率、召回率和F1值；重复上述过程k次，对各项指标取平均值；若均值均高于设定阈值，则完成模型构建；否则扩充数据或重新筛选特征。本发明可基于实时数据实现故障预测，克服主观判断局限。