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输入和时间序列输入。不要使用keras库。请给出预测患者是否存活的多标签时序二分类的机器学习代码。

好的，以下是一个基于 scikit-learn 库的多标签时序二分类机器学习代码。

首先需要导入所需的库和模块：

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score, f1_score, roc_auc_score

然后读取数据文件并进行预处理，包括缺失值处理、特征选择、标准化等：

# 读取数据文件
data = pd.read_csv('data.csv')

# 缺失值处理
data = data.dropna()

# 特征选择
X = data[['feature1', 'feature2', 'feature3', ...]]
y = data[['patient_id', 'label1', 'label2', ...]]

# 标准化
scaler = StandardScaler()
X = scaler.fit_transform(X)

接下来将数据集分成训练集和测试集，并且使用随机森林算法对数据进行训练和预测：

# 将数据集分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 训练模型
rfc = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
rfc.fit(X_train, y_train)

# 预测结果
y_pred = rfc.predict(X_test)

# 计算准确率、F1值和ROC-AUC值
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
f1 = f1_score(y_test, y_pred, average='micro')
roc_auc = roc_auc_score(y_test, y_pred, average='micro')

print('Accuracy:', accuracy)
print('F1 score:', f1)
print('ROC-AUC score:', roc_auc)

其中，n_estimators 表示森林中树的数量，可以根据实际情况进行调整。average 参数在计算 F1 值和 ROC-AUC 值时需要指定，'micro' 表示将所有标签的预测结果合并后计算，而不是对每个标签单独计算。