随着集成电路相关技术的快速发展,芯片功能越来越复杂,特征尺寸不断减小。在这样的前提下,对集成电路测试技术的要求也在不断提高。为了保证测试质量,测试成本不断提高,测试难度也随之增大。传统的测试方法无法应对一些新出现的问题。为了解决传统测试中的诸多不足,集成电路的适应性测试方法应运而生。适应性测试指的是根据芯片制造、测试数据和统计数据的分析来改变测试条件、测试流程或测试内容,以求降低测试成本或提高测试质量的一类方法。随着机器学习在各个领域的应用,将机器学习应用于芯片的适应性测试也得到了广泛关注。本文基于当前主流的分类算法,结合晶圆测试过程中的参数测试,提出基于机器学习的适应性测试方案来对芯片质量进行预测,以达到减少测试时间的目的。针对传统测试方法中对有效测试项目的筛选效率不高,更新缓慢的问题,提出了一种利用树模型中的特征重要性对测试项目进行筛选的方法。保留较为重要的测试项目,一方面可以保证模型的预测质量,另一方面可以减少测试时间。同时对所有测试项所能测试出的故障芯片数量进行统计分析,在后续的测试过程中以优化过后的顺序进行,使故障芯片可以尽可能早地被测试到。最后使用了随机森林建立了模型来对芯片进行质量预测。实验结果表明,利用随机森林算法进行建模,模型的预测准确率在低测试逃逸的水平下可达99.2%,测试时间节省可达28%。与其他两种具有代表性的适应性测试方法相比,在保证测试质量的前提下,所提出的方法在测试时间节省方面表现更优。之后使用极度梯度提升算法使模型效果得到了进一步优化,同时与几种经典分类算法进行了比较。实验结果表明该模型测试逃逸个数仅为1,平均预测准确率可达99.8%,表明了该方法的有效性。