考研实证模型的调整，关键在于以下五个步骤：
1. 数据梳理：首先，对收集到的考研相关数据进行细致梳理，确保数据的准确性和完整性。
2. 指标筛选：根据考研目标，筛选出对模型预测效果有显著影响的指标，剔除冗余变量。
3. 模型构建：选择合适的模型结构，如线性回归、决策树、神经网络等，根据数据特点进行调整。
4. 参数优化：通过交叉验证等方法，对模型参数进行优化，提高模型的预测准确度。
5. 模型验证：使用预留的数据集对模型进行验证，确保模型在未知数据上的表现良好。
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