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，我可以给你提供一个基于Scikit-Learn库的机器学习模型来进行多标签时序二分类预测。

首先，我们需要对数据进行处理。由于数据中存在缺失值，我们需要对缺失值进行填充。在这里，我们可以使用中位数填充法。具体来说，对于每一列数据，我们找到非缺失值的中位数，然后用这个中位数填充缺失值。

接下来，我们需要将数据集划分为训练集和测试集。在这里，我们可以使用train_test_split函数进行划分。我们将80%的数据用于训练，20%的数据用于测试。

在对数据进行处理之后，我们可以使用Scikit-Learn库中的多输出分类模型来进行预测。在这里，我们可以使用RandomForestClassifier模型。

最后，我们可以使用交叉验证来评估模型的性能。我们可以使用K-fold交叉验证方法，将数据集划分为K份，每次选取其中一份作为测试集，其余的作为训练集。这样可以使得模型的评估更加准确。

下面是完整的代码实现：

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split, cross_val_score, KFold
from sklearn.metrics import accuracy_score, f1_score, precision_score, recall_score

# 读取数据集
data = pd.read_csv('data.csv')

# 中位数填充法填充缺失值
data = data.fillna(data.median())

# 划分数据集为训练集和测试集
X = data.iloc[:, :-1].values
Y = data.iloc[:, -1:].values

X_train, X_test, Y_train, Y_test = train_test_split(X, Y, test_size=0.2, random_state=42)

# 多输出随机森林分类器
clf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, max_depth=None, min_samples_split=2, random_state=0)

# 交叉验证
kf = KFold(n_splits=10, shuffle=True, random_state=42)
scores = cross_val_score(clf, X_train, Y_train, cv=kf)

# 预测并评估模型
clf.fit(X_train, Y_train)
Y_pred = clf.predict(X_test)

accuracy = accuracy_score(Y_test, Y_pred)
precision = precision_score(Y_test, Y_pred, average='macro')
recall = recall_score(Y_test, Y_pred, average='macro')
f1 = f1_score(Y_test, Y_pred, average='macro')

print("Accuracy:", accuracy)
print("Precision:", precision)
print("Recall:", recall)
print("F1-Score:", f1)

值得注意的是，这里使用了多输出分类模型来进行预测。由于这是一个多标签分类问题，因此我们需要使用多输出分类模型。在这里，我们使用了RandomForestClassifier模型，但也可以尝试其他的多输出分类模型，如KNN等。

另外，我们使用了交叉验证来评估模型的性能。这可以使得模型的评估更加准确。在这里，我们使用了K-fold交叉验证方法，将数据集划分为10份，每次选取其中一份作为测试集，其余的作为训练集。

最后，我们使用了四个指标来评估模型的性能，包括准确率（accuracy）、精确率（precision）、召回率（recall）和F1值（f1-score）。其中，精确率和召回率是二分类问题中常用的指标，而F1值则是综合了精确率和召回率的指标。