SOME模型的泛化能力是指其在训练数据集之外的新数据上表现良好的能力。一个具有良好泛化能力的模型能够有效地推广到未见过的数据，而不仅仅是在训练数据集上表现良好。
在机器学习领域，泛化能力是评估模型性能的关键指标之一。一个过度拟合的模型可能在训练数据集上表现很好，但在新数据上表现较差，这是因为模型过于复杂，导致无法泛化到新数据。相反，一个欠拟合的模型可能在训练数据集和新数据上都表现较差，这是因为模型过于简单，无法捕捉数据中的复杂关系。
因此，为了提高SOME模型的泛化能力，可以使用一些技术，如交叉验证、正则化、特征选择等，以避免过度拟合和欠拟合，从而提高模型在新数据上的表现。