提   要：营造有活力的街道空间需要对建成环境进行精细优化。运用机器学习及其可解释性方法，基于街道活力的复杂性内涵，以东北老工业基地沈阳市为例，探究建成环境与街道活力的非线性关系和建成环境要素间的交互效应，并对不同街道活力类型进行解读。研究发现：街道可达性是促进街道活力的主导建成环境特征；建成环境的非线性效应可分为积极影响、消极影响和其他不规律影响；不同维度街道环境要素间存在交互作用，且街道接近度与建筑密度在交互中处主导地位；街道类型按活力预测值大小排序依次为：高活力—密度驱动型、高活力—交通便捷型、低活力—设计欠佳型和低活力—综合不足型，且每种类型的街道活力形成机制存在显著差异。针对研究结果提出相关规划建议，以期为以活力提升为导向的街道更新设计提供思路借鉴。

关键词：街道活力；非线性关系；机器学习；建成环境；多源大数据；东北老工业城市