这就是他俩之间的差异，所以很明显，我们想要的是李四的这种学习方法，也就是遇到一些难题的时候，需要懂得使用一些方法论，来进行合理的解答，所以他俩相比李四的泛化能力是更强的，而且李四具备一定的举一反三的能力。

通过这个案例，我们也可以做一个简单的类比，那这里的平时成绩我们可以把它类比为是模型在训练数据上的表现，关键时刻的成绩，在这里也可以类比成在测试数据上的表现。实际上我们在训练模型的时候，我们最关注的还是在测试级上的准确率，也就是把模型部署后，到底效果怎么样，那这些数据我们是提前没有看到的。

泛化能力本质上是让模型通过训练可以学出有价值的一些方法论，还有一些规律，然后把这个方法论和规律，用在未知的问题上就之前没有见过的问题上，并且能够得到一个好的结果。

1. 数据集的质量和数量：数据集是模型学习的基石。一个高质量、多样化的数据集能够为模型提供丰富的信息，有助于模型学习到更普遍、更鲁棒的规律。相反，如果数据集存在偏差或噪声，或者数据量不足，都可能导致模型过拟合或欠拟合，从而影响其泛化能力。
2. 模型的复杂度：模型的复杂度与其泛化能力之间存在一定的关系。一般来说，过于简单的模型可能无法捕捉到数据的复杂规律，导致欠拟合；而过于复杂的模型则容易陷入局部最优解，对训练数据过度拟合，从而影响其泛化能力。因此，我们需要根据具体任务和数据特点选择合适的模型复杂度。
3. 训练方法和策略：训练方法和策略的选择也会影响模型的泛化能力。例如，使用交叉验证、正则化等技术可以有效地提高模型的泛化能力。此外，学习率的选择、优化器的设置等也会对模型的泛化能力产生影响。

1. 增加数据集的多样性：通过收集更多、更多样化的数据来训练模型，有助于模型学习到更普遍、更鲁棒的规律。此外，数据增强技术也可以用来扩充数据集，提高模型的泛化能力。
2. 选择合适的模型结构：根据具体任务和数据特点选择合适的模型结构。过于复杂的模型容易过拟合，而过于简单的模型则可能欠拟合。因此，我们需要根据实际情况权衡模型的复杂度。
3. 使用交叉验证：交叉验证是一种有效的评估模型泛化能力的方法。通过将数据集分成多个子集，轮流使用其中一个子集作为验证集，其余部分作为训练集，来评估模型的泛化能力。这可以帮助我们更准确地了解模型在未知数据上的表现。