12-5是一种针对多标签分类问题的算法。这种分类问题在现实中很常见，比如图像分类、自然语言处理等领域。之前很多早期的算法都是基于一对多的思路来解决这种问题，即将每个标签分别作为一个二分类问题来解决。

但是，这种方法存在着类别间相关性、单标签决策的不准确性等问题，12-5算法采用两层神经网络结构，实现多标签分类问题的集成学习，克服了多标签分类问题中的这些缺点，取得了比早期算法更好的分类效果。因此，12-5算法在实际应用中具有很好的推广价值。