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和XGBoost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。

以下是使用Python进行建模分析的代码，使用的是基于决策树的随机森林算法：

import pandas as pd
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score

#读取csv文件
df = pd.read_csv('data.csv')

#去除含有缺失值的行
df.dropna(inplace=True)

#提取标签和特征
y = df['label']
X = df.drop(['label', 'id'], axis=1)

#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)

#使用随机森林分类器进行训练
rf_clf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
rf_clf.fit(X_train, y_train)

#预测并计算准确率
y_pred = rf_clf.predict(X_test)
acc = accuracy_score(y_test, y_pred)

print("Accuracy:", acc)

需要注意的一些点：

1. 根据题目要求，我们需要进行多标签时序二分类预测，因此我们需要使用多标签分类器，而不是传统的二分类器。
2. 数据中包含一定的缺失值，因此我们需要在进行数据预处理时去除含有缺失值的行。
3. 我们需要将特征和标签分离开来，并且去除无关特征（如id号）。
4. 在进行数据划分时，我们需要将数据集划分为训练集和测试集，以便于对模型进行验证。
5. 最后，我们使用随机森林分类器进行模型训练，并使用准确率作为评估指标。