请给我一个多标签时序二分类问题的机器学习代码，数据包含id号，时间序列，四项int输入，由csv读取。不要使用keras库。

好的，我可以提供一个基于Python和Scikit-learn库实现的多标签时序二分类问题的机器学习代码，以下是代码和注释：

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from sklearn.svm import LinearSVC

# 从CSV文件读取数据
data = pd.read_csv("data.csv")

# 提取特征和标签
X = data.iloc[:, 2:].values  # 选择第3列到最后一列作为特征
y = data.iloc[:, :2].values  # 选择前两列作为标签

# 对特征进行归一化
scaler = MinMaxScaler()
X = scaler.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=42)

# 定义分类器
clf = LinearSVC(random_state=42, max_iter=10000)

# 训练并预测
clf.fit(X_train, y_train)
y_pred = clf.predict(X_test)

# 输出评估结果
accuracy = np.mean(y_pred == y_test)
print("Accuracy:", accuracy)

上述代码中，我们首先使用Pandas库从CSV文件读取数据。然后，我们从中提取特征和标签，并使用MinMaxScaler对特征进行归一化。接下来，我们使用train_test_split函数将数据划分为训练集和测试集。然后，我们定义一个LinearSVC分类器，并使用fit方法对模型进行训练。最后，我们使用predict方法对测试集进行预测，并计算预测准确率。