《表1 机器学习品质评分与实际案例的比较》

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《人本尺度的街道空间品质测度——结合街景数据和新分析技术的大规模、高精度评价框架》

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考虑到街道品质是一种无形、难以被测度的环境感知特征，其最为有效的验证方式是将机器学习的品质评价与专业人士的共识开展比较。因此，在品质评价的有效性校核上，我们将机器学习获得的品质评分结果与《上海街道设计导则》（1）中提及的高品质街道作对比（表1）。分析发现评分结果与现有人们对实际街道的真实认知是具有一致性的。如苏家屯路、大学路、曲阳路和抚顺路等，在《上海街道设计导则》中作为具有借鉴意义的案例出现，在机器学习中也获得了较高的分数。同时，淞沪路街道作为较低街道高宽比的案例也在导则中被提及，与其较低的品质分数也表现出一致性。