도시쇠퇴는 인구유출, 사업체 감소, 건물 노후 등으로 인해 지역 슬럼화가 진행되는 현상이다. 이를 막기 위해 정부는 막대한 예산을 투입하고 있으나 효과적인 해결책을 마련하지 못하고 있다. 본 연구는 도시쇠퇴 문제의 효과적인 해결을 위해 도시쇠퇴 예측모형을 구축하고, 도시쇠퇴의 주요 원인을 규명함으로써 근거기반 정책 수립에 기여하는 것을 목표로 한다. 이에 본 연구는 증거기반 정책 결정을 위한 도구로 머신러닝 기법을 활용하였다. 분석 결과, Gradient Boosting 모형의 Recall 값이 0.92로 최고의 예측 성능을 보였다. 그리고 해당 모형에서 판별된 변수의 중요도를 추가 분석하여 도시쇠퇴에 영향을 미치는 핵심 변수를 도출하였다. 첫째, 제조업 종사자 비율 등 고용 및 사업체 관련 변수, 둘째, 주거 및 거주 환경 관련 변수, 셋째, 주민 사회복지 관련 변수이다. 특히 제조업은 도시쇠퇴 여부를 예측하는 데 중요한 변수로 확인되었으나, 선행연구에서는 제조업 관련 변수에 대한 논의가 부족하였다. 이는 출산율 중심의 인구정책을 넘어 산업구조 조정, 주거환경 개선, 주민 복지 증진을 통해 도시재생을 촉진해야 함을 시사한다. 이를 통해 정부 및 지자체가 자원을 효율적으로 활용하여 도시재생을 촉진하기 위한 정책적 대안을 마련하는데 기여할 수 있을 것이다.