请给出一个多标签时序二分类的机器学习代码。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

好的，以下是一个基于Python的多标签时序二分类机器学习代码，使用了Scikit-learn和Pandas库。该代码可以处理含有缺失数据的CSV文件，以及标签包含整数输入、时间输入和ID号的情况。

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.impute import SimpleImputer
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.metrics import f1_score, precision_score, recall_score

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

# 分离特征和标签
features = data.drop(['id', 'time', 'label1', 'label2'], axis=1)
labels = data[['label1', 'label2']]

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

# 处理缺失数据
imp = SimpleImputer(strategy='mean')
X_train = imp.fit_transform(X_train)
X_test = imp.transform(X_test)

# 特征缩放
scaler = MinMaxScaler()
X_train = scaler.fit_transform(X_train)
X_test = scaler.transform(X_test)

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

# 预测结果
y_pred = clf.predict(X_test)

# 评估模型
f1 = f1_score(y_test, y_pred, average='micro')
precision = precision_score(y_test, y_pred, average='micro')
recall = recall_score(y_test, y_pred, average='micro')
print('F1 score:', f1)
print('Precision:', precision)
print('Recall:', recall)

在这个代码中，我们首先读取了CSV文件并分离了特征和标签。然后，我们使用`train_test_split`函数将数据集分为训练集和测试集。接下来，我们使用`SimpleImputer`类处理缺失数据，并使用`MinMaxScaler`类对特征进行缩放。最后，我们使用`DecisionTreeClassifier`类训练决策树模型，并使用`f1_score`、`precision_score`和`recall_score`函数评估模型的性能。