对脓毒症患者在过去 24 小时内的心率、呼吸率、平均动脉压以及血氧饱和 度四项生命体征时序数据进行建模分析，预测患者在未来 6 小时后的死亡风险 (死亡/存活)。数据由csv文件读取，包含一定数据缺失，其中标签包含了int输入和时间输入以及id号。不要使用keras库。请给出代码

以下是一个基本的模型建立和训练代码的示例，可以根据具体情况进行修改和优化：

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 处理缺失值
data.fillna(data.mean(), inplace=True)

# 分离标签和特征
X = data.iloc[:, 1:-2].values
y = data.iloc[:, -1].values

# 数据标准化
sc = StandardScaler()
X = sc.fit_transform(X)

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)

# 建立逻辑回归模型
classifier = LogisticRegression(random_state=0)
classifier.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集结果
y_pred = classifier.predict(X_test)

# 输出评估结果
from sklearn.metrics import confusion_matrix, accuracy_score
cm = confusion_matrix(y_test, y_pred)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(cm)
print("Accuracy: ", accuracy)

需要注意的是，这里使用了逻辑回归作为分类模型，可以根据实际情况选择合适的模型进行建立和训练。此外，数据预处理和评估模型的步骤也需要根据具体情况进行调整和优化。