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 6 小时后的死亡风险 (死亡/存活)，数据由csv文件读取，包含一定数据缺失，其中标签包含了int输入和时间输入以及id号。不要使用keras库。请给出代码。

以下是使用Python的scikit-learn库进行建模和预测的代码示例：

import pandas as pd
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score

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

# 删除缺失值
data.dropna(inplace=True)

# 将时间输入和id号删除，只保留数值特征和标签
X = data.drop(['id', 'time', 'label'], axis=1)
y = data['label']

# 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)

# 训练决策树模型
model = DecisionTreeClassifier()
model.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集结果
y_pred = model.predict(X_test)

# 输出准确率
print('Accuracy:', accuracy_score(y_test, y_pred))

在以上代码中，我们使用pandas库读取csv文件，然后使用dropna()方法删除缺失值。接着，我们使用train_test_split()方法将数据划分为训练集和测试集。然后，我们使用scikit-learn库中的DecisionTreeClassifier类训练决策树模型，并使用predict()方法对测试集进行预测。最后，我们使用accuracy_score()方法计算预测准确率。