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生命体int输入和时间序列输入六项数据和是否死亡的二分类结果输出。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。

好的，我们可以使用Python中的Scikit-learn库来实现这个机器学习任务。首先，我们需要对数据进行预处理，包括填补缺失值、特征选择、特征缩放等。

以下是一个简单的示例代码，仅供参考：

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.impute import SimpleImputer
from sklearn.feature_selection import SelectKBest, f_classif
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 分离特征和标签
features = data.drop(['ID', 'Death'], axis=1)  # 删除ID和Death列
labels = data['Death']

# 填充缺失值
imputer = SimpleImputer(strategy='mean')  # 使用均值填充缺失值
features = imputer.fit_transform(features)

# 特征选择
selector = SelectKBest(f_classif, k=4)  # 选择4个最优特征
features = selector.fit_transform(features, labels)

# 特征缩放
scaler = StandardScaler()  # 标准化特征
features = scaler.fit_transform(features)

# 划分数据集
train_features, test_features, train_labels, test_labels = train_test_split(features, labels, test_size=0.2, random_state=42)

# 训练模型
model = LogisticRegression()  # 逻辑回归分类器
model.fit(train_features, train_labels)

# 预测结果
pred_labels = model.predict(test_features)

# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(test_labels, pred_labels)
print('Accuracy:', accuracy)

这个代码使用了简单的逻辑回归作为分类器，并使用了均值填充缺失值、选择最优特征、标准化特征等预处理步骤。你可以根据实际情况对代码进行修改和优化。