SOME模型的泛化能力是指其在訓練數據集之外的新數據上表現良好的能力。一個具有良好泛化能力的模型能夠有效地推廣到未見過的數據，而不僅僅是在訓練數據集上表現良好。
在機器學習領域，泛化能力是評估模型性能的關鍵指標之一。一個過度擬合的模型可能在訓練數據集上表現很好，但在新數據上表現較差，這是因為模型過于復雜，導致無法泛化到新數據。相反，一個欠擬合的模型可能在訓練數據集和新數據上都表現較差，這是因為模型過于簡單，無法捕捉數據中的復雜關系。
因此，為了提高SOME模型的泛化能力，可以使用一些技術，如交叉驗證、正則化、特征選擇等，以避免過度擬合和欠擬合，從而提高模型在新數據上的表現。
