解释多标签分类的概念。
多标签分类是一种监督学习技术，其中单个输出示例可以属于多个类别。这种技术对于需要将多个标签分配给输入示例的任务非常有用。例如，任务可能需要预测描述图像内容的所有标签，例如“体育”、“户外”、“室内”。这些任务可以通过多标签分类模型来解决，该模型由处理每个标签的多个分类器组成。输入示例首先由基本模型分类，该模型预测最有可能的标签。随后，该模型选择具有一定置信度分数的标签。多标签分类模型可以学习相关标签之间的关联，甚至可以预测标签的层次结构，例如分类法。