请给出一个多变量时序二分类的机器学习代码，数据由csv给出，包含不同患者的时间序列，背景是不同患者在24小时内各项指标，判断其是否死亡

以下是一个多变量时序二分类的机器学习代码示例，使用Python语言和Scikit-learn库：

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.svm import SVC

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

# 分离输入特征和输出标签
X = data.drop(['id', 'dead'], axis=1) # id为患者编号，dead为输出标签
y = data['dead']

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 数据预处理：标准化输入特征
scaler = StandardScaler()
X_train_scaled = scaler.fit_transform(X_train)
X_test_scaled = scaler.transform(X_test)

# 构建机器学习模型：支持向量机（SVM）
svm_clf = SVC(kernel='rbf', C=1, gamma=0.1)

# 构建机器学习流水线：数据预处理 + 机器学习模型
pipeline = Pipeline([('scaler', scaler), ('svm', svm_clf)])

# 训练机器学习模型
pipeline.fit(X_train, y_train)

# 在测试集上评估机器学习模型
accuracy = pipeline.score(X_test, y_test)
print('Accuracy on test set:', accuracy)

其中`data.csv`是包含不同患者的时间序列数据的CSV文件，第一列为患者编号，最后一列为输出标签（0表示未死亡，1表示已死亡），其余列为输入特征，表示不同患者在24小时内各项指标。

该代码将输入特征进行标准化处理，并使用支持向量机（SVM）算法进行分类任务。最后输出在测试集上的准确率。