在评估和优化层次模型的效果和结果时，可以考虑以下几个方面：
确定评估指标：首先要确定评估层次模型效果的指标，例如准确率、召回率、F1值等。根据实际情况选择合适的评估指标。
数据准备：确保数据质量和完整性，对数据进行清洗、处理缺失值和异常值等操作，以保证模型评估的准确性。
划分数据集：将数据集划分为训练集和测试集，通常采用交叉验证的方式来验证模型的泛化能力。
模型选择：选择适合问题的层次模型，如决策树、随机森林、GBDT等，并根据实际情况调参优化模型。
模型评估：使用评估指标对模型进行评估，分析模型的性能表现，发现问题和改进空间。
结果解释：对模型结果进行解释和分析，理解模型的预测结果，找出模型的优势和不足之处。
模型优化：根据评估结果和反馈，对模型进行调整和优化，可能需要调整特征选择、模型参数、算法选择等。
模型部署：在模型评估和优化后，将优化后的模型部署到实际生产环境中，监控模型的表现并持续优化。
通过以上步骤，可以有效评估和优化层次模型的效果和结果，提高模型的预测能力和实际应用效果。