当前,半导体芯片通过多层次物理测试来判别芯片的优良性能。半导体芯片测试产生了庞杂的数据,这些数据背后隐藏着大量芯片质量的信息。本文探讨的是将数据挖掘技术应用于半导体行业,以提升半导体产品良率,降低半导体制造业成本。芯片测试产生的数据呈现出高维和不平衡两个特性。一般地,很多研究者分别对高维问题和不平衡问题进行了研究,提出了一系列成熟的算法,但是这些算法对半导体行业这种同时存在高维特性和不平衡特性的数据效果欠佳。本文首先对数据的高维特性和不平衡特性作了介绍,并阐述了当前针对这两个问题的处理方法,描述了数据挖掘的模型评价指标并定义了半导体行业评价指标。接着结合行业实际阐述了半导体良率预测问题的提出和应用场景以及半导体数据的预处理方法。然后分析了随机森林算法的优缺点,并在此基础上优化了随机森林算法,提出了基于欠采样随机森林的Stacking模型算法。最后用行业实际数据进行了验证,证明了该算法的有效性。这为数据科学替代一部分传统芯片测试方案提供可行性基础,为半导体封装测试大幅降低成本提供可能。