联合建模标签是指数据科学家在进行机器学习建模时，将多个特征进行组合，形成新的特征标签。这种标签在模型的预测中起到了非常重要的作用，能够提高模型的准确性和稳定性。

在联合建模标签的过程中，数据科学家需要对多个特征进行深入的分析和挖掘，并将其进行综合、转换和修正，最终形成新的标签。而这一过程需要考虑多个因素，如特征的相关性、特征的权重、特征的转换方式等等。

对于联合建模标签的应用，最常见的就是在金融、物流和电商等领域。例如，在金融领域，可以利用联合建模标签来对客户进行风险评估，从而更好地管理信用风险和市场风险。在电商领域，可以利用联合建模标签来推荐商品，提高用户购买的转化率和满意度。