请给出一个多标签时序二分类的机器学习代码，其中标签包含了int输入和时间输入以及id号。

以下是一个基于Python的多标签时序二分类机器学习代码示例，其中包含int输入、时间输入和id号：

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import MultiLabelBinarizer
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, LSTM, Embedding

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 处理标签
labels = data[['int_label', 'time_label', 'id_label']]
mlb = MultiLabelBinarizer()
labels = mlb.fit_transform(labels.values)

# 处理特征
features = data.drop(['int_label', 'time_label', 'id_label'], axis=1)
features = np.array(features)
features = features.reshape(features.shape[0], features.shape[1], 1)

# 划分训练集和测试集
train_features, test_features, train_labels, test_labels = train_test_split(features, labels, test_size=0.2, random_state=42)

# 构建模型
model = Sequential()
model.add(Embedding(input_dim=1000, output_dim=64, input_length=10))
model.add(LSTM(32))
model.add(Dense(3, activation='sigmoid'))
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(train_features, train_labels, epochs=10, batch_size=32, validation_data=(test_features, test_labels))

在此示例中，我们使用了pandas库来读取数据，并使用MultiLabelBinarizer来处理多标签。我们还使用了sklearn库来划分训练集和测试集。模型由一个嵌入层、LSTM层和一个密集层组成，并使用二元交叉熵损失函数和Adam优化器进行训练。