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，其中标签包含了不同患者id号，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。不要使用keras库。请给出预测是否存活的多标签时序二分类的机器学习代码。

首先，我们可以使用Pandas库读取csv文件，然后对缺失数据进行处理。

接下来，我们可以使用Scikit-learn库中的DecisionTreeClassifier来进行分类预测。我们可以使用时间序列作为模型的输入，将每个时刻的四项生命体征作为特征，最后使用交叉验证来评估模型的性能。

以下是代码示例：

import pandas as pd
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.model_selection import cross_val_score

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 处理缺失数据
data = data.fillna(method='ffill')

# 构建特征和标签
X = data[['heart_rate', 'breath_rate', 'mean_arterial_pressure', 'blood_oxygen_saturation']].values
y = data['label'].values

# 构建时间序列特征
time_series = []
for i in range(len(data)):
    time_series.append(X[i])
    if i > 0 and data['id'][i] != data['id'][i-1]:
        for j in range(i-len(time_series), i):
            time_series[j] = time_series[j] + [j-i+len(time_series)]
        time_series = []
for j in range(len(time_series)):
    time_series[j] = time_series[j] + [j-len(time_series)]
X = [item for sublist in time_series for item in sublist]

# 构建决策树模型
model = DecisionTreeClassifier()

# 交叉验证评估模型
scores = cross_val_score(model, X, y, cv=5)
print('Accuracy: %0.2f (+/- %0.2f)' % (scores.mean(), scores.std() * 2))

在上面的代码中，我们首先使用`fillna`方法对缺失数据进行处理。然后，我们将四项生命体征作为特征，将时间序列作为模型的输入。我们使用`DecisionTreeClassifier`作为分类器，并使用交叉验证来评估模型的性能。最后，我们输出模型的准确率。