对不同患者在过去24小时内的心率、呼吸率、平均动脉压以及血氧饱和度四项生命体征时序数据进行建模分析，预测患者在未来死亡风险 (死亡为1/存活为0)，数据由csv文件读取，包含一定数据缺失，其中标签包含了心率、呼吸率、平均动脉压以及血氧饱和度四项生命体int输入和时间序列输入以及患者id号。不要使用keras库。请给出代码。

以下是一个基于Python的建模分析示例代码，使用sklearn库中的随机森林算法进行分类预测：

import pandas as pd
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.impute import SimpleImputer
from sklearn.metrics import accuracy_score, confusion_matrix

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

# 数据预处理：将缺失值用均值填充
imputer = SimpleImputer(missing_values=np.nan, strategy='mean')
data.iloc[:, 1:5] = imputer.fit_transform(data.iloc[:, 1:5])

# 划分训练集和测试集
train_data = data.sample(frac=0.8, random_state=1)
test_data = data.drop(train_data.index)

# 随机森林分类器
rfc = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=1)

# 训练模型
rfc.fit(train_data.iloc[:, 1:5], train_data.iloc[:, 5])

# 预测结果
y_pred = rfc.predict(test_data.iloc[:, 1:5])

# 输出预测准确率和混淆矩阵
print('Accuracy:', accuracy_score(test_data.iloc[:, 5], y_pred))
print('Confusion matrix:\n', confusion_matrix(test_data.iloc[:, 5], y_pred))

需要注意的是，该代码仅是一个示例，实际应用中还需要根据具体情况进行调参和优化，以获得更好的预测效果。