human: 解释多标签分类的概念。
 bot: 多标签分类是一种机器学习任务，其中每个样本可以被分配多个标签。它与传统的单标签分类不同，单标签分类只能将一个样本分配给一个类别。多标签分类通常需要对输入数据进行分析和提取特征，然后使用适当的算法来训练模型，以便能够准确地预测多个标签。这种任务在处理复杂的数据集时非常有用，例如文本数据集中的情感分析，其中一个文本可能同时包含多个情感。多标签分类的应用非常广泛，可以用于各种领域，如自然语言处理、计算机视觉和生物信息学等。