《表5 决策树模型摘要：隐形消费空间的分布特征及影响因素研究——以南京老城为例》

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《隐形消费空间的分布特征及影响因素研究——以南京老城为例》

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资料来源：作者根据SPSS数据整理.

在此基础上，进一步采用决策树算法，通过分级分类的方式对影响因素进行分析，将建筑隐形消费空间入驻情况（几无分布/有特定类别店铺分布/有大量各类店铺分布）作为因变量，生长法设置为CRT，结果如表5，图8所示，租金物业成本、产权情况、门禁情况、分户供水情况对建筑中隐形消费空间的集聚情况具有显著影响。