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输入和不同时间的序列输入。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，我可以给你提供一个基于scikit-learn库的多标签时序二分类的机器学习代码。首先，我们需要对数据进行预处理，包括缺失值处理和特征工程。接下来，我们可以使用适当的模型来训练和预测。

以下是一个基本的代码框架：

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import classification_report
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier

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

# 处理缺失值
data = data.fillna(method='ffill') # 使用前一个值填充缺失值

# 特征工程
X = data.drop(['id', 'label'], axis=1) # 去掉id和label列
y = data['label'] # 获取标签列
scaler = MinMaxScaler() # 数据归一化
X = scaler.fit_transform(X)

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

# 训练模型
clf = DecisionTreeClassifier()
clf.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集
y_pred = clf.predict(X_test)

# 输出分类报告
print(classification_report(y_test, y_pred))

在这个示例中，我们使用决策树作为分类器，但你可以根据需求选择其他模型，如随机森林、支持向量机等。同时，你可能需要进行交叉验证、调整超参数等操作来提高模型的性能。

请注意，这只是一个基础框架，你需要根据实际情况进行修改和优化。