在评估布尔模型的准确性和有效性时，可以采取以下方法：
精确度（Precision）和召回率（Recall）：精确度是指检索出的相关文档数与所有检索出的文档数之比，召回率是指检索出的相关文档数与文档库中所有相关文档数之比。可以通过计算精确度和召回率来评估模型的准确性和有效性。同时，可以通过绘制精确度-召回率曲线来直观地评估模型的性能。
F1值：F1值是精确度和召回率的调和平均数，可以综合考虑模型的准确性和召回率。F1值越高，表示模型的性能越好。
ROC曲线和AUC值：ROC曲线是以假正例率（False Positive Rate）为横轴，真正例率（True Positive Rate）为纵轴绘制的曲线，AUC值是ROC曲线下的面积，可以用来评估模型的准确性。
混淆矩阵（Confusion Matrix）：混淆矩阵可以展示模型在不同类别下的分类情况，包括真正例、假正例、真负例和假负例。通过混淆矩阵可以更直观地了解模型的分类表现。
交叉验证（Cross Validation）：通过交叉验证可以对模型进行多次验证，评估模型的泛化能力和稳定性，从而更全面地评估模型的准确性和有效性。
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