一种基于机器学习训练模型的器件缓冲方法，包括以下步骤：根据每个器件物理尺寸和电学特性，对其进行区域的划分；在仿真过程中，对当前区域的器件进行节点容差模型训练；利用训练得到的节点容差模型，判断器件能否进行缓冲；利用器件缓冲做数值外插得到器件评估的近似精确解，得到器件评估结果。本发明针对目前集成电路自动化产品中对于如何有效利用器件缓冲问题，提出了一种通过利用机器学习训练模型来确定节点容差的方法，指导器件缓冲，提高了器件缓冲率，大大提高了电路仿真的速度，缩短电子电路的设计周期，适应了电路规模的急剧增长。