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，预测患者在未来死亡风险 (死亡为1/存活为0)，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。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代码。

以下是基于Python的数据预处理和建模代码，使用了XGBoost模型进行多标签时序二分类预测：

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.metrics import precision_recall_fscore_support, accuracy_score
from sklearn.model_selection import train_test_split
from xgboost import XGBClassifier

# 读取数据
df = pd.read_csv('data.csv')

# 数据清洗和预处理
df = df.dropna() # 删除缺失值
df = df.set_index('id') # 将id列设置为索引列
X = df[df.columns[1:]].values # 特征数据
y = df['label'].values # 标签数据

# 划分数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 定义模型
model = XGBClassifier()

# 模型训练
model.fit(X_train, y_train)

# 模型预测
y_pred = model.predict(X_test)

# 模型评估
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
precision, recall, f1_score, _ = precision_recall_fscore_support(y_test, y_pred, average='binary')
print('Accuracy:', accuracy)
print('Precision:', precision)
print('Recall:', recall)
print('F1 score:', f1_score)

需要注意的是，在实际应用中，还需要进行特征工程和模型参数优化等步骤，以提高模型的性能。