以往传统的禁毒工作中存在人工排查效率低下、多源异构数据形成独立数据孤岛、风险识别片面等问题，本文建 立了一种基于逻辑回归的禁毒评估预警模型，其通过提取文本人源特征与社交网络特征，采用合法获取、规范化清洗、多角 度汇聚并进行多个维度相互关联，之后再根据时间的变化，对各种数据重新加权分配，最后形成了多元关联的立体特征体系， 在针对性优化逻辑回归模型的基础上，结合 L1+L2 混合正则化、样本平衡、增量学习以及交互式解释技术突破模型技术难题； 并与图神经网络（GNN）、XGBoost 相结合增强模型性能；最后针对排查模型做黄橙红三级预警，并以此形成从模型输出到实 际执法再到最终结果反馈的实战闭环。实验及实战证明此模型能够很好地解决吸毒人员风险识别精度不高、动态适应性差问 题，有利于科学合理地调配警力资源、降低误报率，相较于传统方法与单一机器学习模型的精度和效果更好，是一种能够有 效促进智慧禁毒建设的技术手段。 关键词：逻辑回归；风险评估；预警模型；多源数据融合；分级预警