对于刚才的任务背景，患者有不同的患者编号。请给出一个多标签时序二分类的机器学习代码。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

好的，我可以给你一个基于Python的机器学习代码实现，使用sklearn库来实现多标签时序二分类。具体步骤如下：

1. 导入必要的库

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.impute import SimpleImputer
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.multioutput import MultiOutputClassifier
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score

2. 读取数据并进行预处理

data = pd.read_csv('data.csv')
X = data.drop(['id', 'label1', 'label2', 'time'], axis=1)
y = data[['label1', 'label2']]

# 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)

# 处理缺失值
imputer = SimpleImputer(strategy='mean')
X_train = imputer.fit_transform(X_train)
X_test = imputer.transform(X_test)

# 特征缩放
scaler = StandardScaler()
X_train = scaler.fit_transform(X_train)
X_test = scaler.transform(X_test)

3. 构建模型并进行训练

# 构建随机森林模型
rfc = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
multi_target_rfc = MultiOutputClassifier(rfc)

# 构建机器学习管道
pipeline = Pipeline([
    ('imputer', SimpleImputer(strategy='mean')),
    ('scaler', StandardScaler()),
    ('multi_target_rfc', multi_target_rfc)
])

# 训练模型
pipeline.fit(X_train, y_train)

4. 进行预测并计算准确率

# 进行预测并计算准确率
y_pred = pipeline.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)

print('Accuracy: {:.2f}%'.format(accuracy * 100))

以上就是一个简单的多标签时序二分类的机器学习代码实现。需要注意的是，这里使用了随机森林模型，如果你的数据量比较大，可以考虑使用更加强大的模型，比如深度神经网络等。