数据由csv文件读取，包含一定数据缺失，其中标签包含了不同患者id号，int输入和不同时间的序列输入。给出预测不同患者是否存活的多标签时序二分类的机器学习代码，一定要注意有时间序列的处理。

首先，我们需要对数据进行预处理，包括缺失值填充和时间序列特征的构建。

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder, StandardScaler
from sklearn.impute import SimpleImputer
from sklearn.model_selection import train_test_split
from keras.preprocessing.sequence import pad_sequences

# 读取数据
df = pd.read_csv("data.csv")

# 缺失值填充
imputer = SimpleImputer()
df = pd.DataFrame(imputer.fit_transform(df.values), columns=df.columns)

# 时间序列特征构建
df['time'] = pd.to_datetime(df['time'])
df['time_diff'] = df.groupby('id')['time'].diff().dt.seconds.fillna(0)
df['time_diff'] = StandardScaler().fit_transform(df[['time_diff']])

# 标签编码
le = LabelEncoder()
df['label'] = le.fit_transform(df['label'])

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(df[['id', 'int_feature', 'time_diff']], df['label'], test_size=0.2, random_state=42)

# 序列填充
maxlen = 10
X_train_seq = pad_sequences(X_train['int_feature'].tolist(), maxlen=maxlen)
X_test_seq = pad_sequences(X_test['int_feature'].tolist(), maxlen=maxlen)

接下来，我们可以使用 Keras 构建一个时序二分类模型，包括一个嵌入层和一个 LSTM 层。

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Embedding, LSTM, Dense

# 构建模型
model = Sequential()
model.add(Embedding(input_dim=X_train['int_feature'].max()+1, output_dim=64, input_length=maxlen))
model.add(LSTM(64))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

# 编译模型
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(X_train_seq, y_train, validation_split=0.2, epochs=10, batch_size=32)

最后，我们可以使用测试集评估模型的性能。

# 测试模型
scores = model.evaluate(X_test_seq, y_test, verbose=0)
print("Accuracy: %.2f%%" % (scores[1]*100))