请给我一个多标签时序二分类问题的机器学习代码，数据包含id号，时间序列，四项int输入，由csv读取。

好的，以下是一个多标签时序二分类问题的机器学习代码，适用于输入数据包含id号，时间序列和四项int输入，由csv读取：

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

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

# 将时间序列作为索引，并删除id列
data.set_index('时间序列', inplace=True)
data.drop('id号', axis=1, inplace=True)

# 将四项int输入标准化
scaler = StandardScaler()
data[['int输入1', 'int输入2', 'int输入3', 'int输入4']] = scaler.fit_transform(data[['int输入1', 'int输入2', 'int输入3', 'int输入4']])

# 创建训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data.iloc[:, :-2], data.iloc[:, -2:], test_size=0.2, random_state=42)

# 将数据转换为LSTM模型所需的格式
def create_dataset(X, y, time_steps=1):
    Xs, ys = [], []
    for i in range(len(X) - time_steps):
        Xs.append(X.iloc[i:(i + time_steps)].values)
        ys.append(y.iloc[i + time_steps])
    return np.array(Xs), np.array(ys)

time_steps = 10
X_train, y_train = create_dataset(X_train, y_train, time_steps)
X_test, y_test = create_dataset(X_test, y_test, time_steps)

# 创建LSTM模型
model = Sequential()
model.add(LSTM(units=32, input_shape=(X_train.shape[1], X_train.shape[2])))
model.add(Dense(units=2, activation='sigmoid'))
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train, epochs=50, batch_size=16)

# 评估模型
score, acc = model.evaluate(X_test, y_test)
print("Test score:", score)
print("Test accuracy:", acc)

该代码使用了pandas和numpy库来读取和处理数据，使用了sklearn库来创建训练集和测试集，并使用了keras库来构建和训练LSTM模型。在这里，我们将四项int输入标准化，然后将数据转换为LSTM模型所需的格式。最后，我们训练模型并评估其性能。