在评估迭代模型的效果和影响时，可以采取以下几个步骤：
确定评估指标：首先需要确定评估模型效果的指标，常见的指标包括准确率、精确率、召回率、F1值等。根据具体业务需求和模型特点选择合适的指标。
划分数据集：将数据集划分为训练集和测试集，通常采用交叉验证或留出法划分数据集，确保训练集和测试集的数据分布一致。
训练模型：使用训练集训练迭代模型，调整模型参数以提高模型性能，可以采用交叉验证或网格搜索等方法进行超参数调优。
评估模型效果：使用测试集评估模型在未知数据上的表现，计算各项指标并进行比较。如果模型效果不佳，可以考虑调整模型结构或特征工程等方法进行优化。
比较不同模型：如果有多个迭代模型可供选择，可以进行模型比较，选择性能最好的模型进行应用。
监控模型影响：在模型应用阶段，需要持续监控模型的影响和效果，及时调整模型以适应业务需求的变化。
案例分析：例如，在金融领域，可以通过构建信用评分模型来评估客户的信用风险。通过不断迭代模型，可以提高模型的准确率和召回率，从而降低坏账率，提升风险控制能力。
综上所述，评估迭代模型的效果和影响需要明确评估指标、划分数据集、训练模型、评估效果、比较模型和监控影响，以实现持续优化模型性能和应用效果。