要编程计算准确率和召回率，你可以遵循以下步骤：
导入必要的库
```python
import numpy as np
from sklearn.metrics import accuracy_score, recall_score
```
加载数据
```python
假设你已经有训练集和测试集的数据
X_train, y_train = load_train_data()
X_test, y_test = load_test_data()
```
定义模型
```python
例如，使用逻辑回归模型
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
model = LogisticRegression()
```
训练模型
```python
model.fit(X_train, y_train)
```
模型预测
```python
y_pred = model.predict(X_test)
```
计算准确率和召回率
```python
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
recall = recall_score(y_test, y_pred)
print(f"Accuracy: {accuracy:.2f}")
print(f"Recall: {recall:.2f}")
```
这是一个简单的例子，展示了如何在Python中使用scikit-learn库来计算准确率和召回率。你可以根据自己的数据集和需求调整模型和参数。