调整多元回归模型是确保模型准确性和稳定性的重要步骤。以下是一些常见的调整多元回归模型的方法：

特征选择：选择与因变量最相关的特征，并尝试去除冗余特征。这可以通过使用特征选择算法（如逐步回归、LASSO回归等）来实现。

模型复杂度调整：防止过度拟合，增加模型的泛化能力。可以通过使用交叉验证、正则化技术（如L1和L2正则化）或者早停法来实现。

模型验证：使用独立的验证集来评估模型的性能，确保模型在未知数据上表现良好。

模型评估指标：使用多种评估指标（如MSE、R-squared、AUC等）来全面评估模型的性能，以便进行改进。

处理异常值和缺失值：确保数据质量，对异常值和缺失值进行处理，如填充、删除或插值。

考虑数据集的平衡性：如果数据集不均衡，考虑使用过采样、下采样或合成样本的方法来处理。

集成学习方法：使用集成学习（如bagging、boosting等）来提高模型的稳定性和预测精度。

迭代改进：通过反复迭代，不断优化模型参数，提高模型的性能。

请注意，这只是一般性建议，具体方法可能需要根据具体的数据集和业务场景进行调整。在调整模型时，应始终考虑业务逻辑和数据特点，确保模型的实用性和解释性。