"Generalization"（泛化/概括）在英语中既可作名词，也可通过其动词形式"generalize"表示动作。其核心含义是将具体信息或经验推广到更广泛的情境中，形成一般性结论或规律。在科学、学习、语言及社会认知等领域，它具有重要应用，但需注意可能带来的过度概括风险。
名词（Noun）：
"Generalization"指通过归纳或推理，将具体信息抽象为一般性结论的过程或结果。例如：
"The generalization that all birds can fly is inaccurate, as penguins cannot."（“所有鸟都会飞”的概括是不准确的，因为企鹅不会飞。）
这里，"generalization"指一个普遍但非绝对正确的结论。
动词形式（Verb）：
"Generalize"（动词）表示“概括”或“推广”。例如：
"Scientists generalize their findings from lab experiments to real-world scenarios."（科学家将实验室实验的发现推广到现实场景中。）
归纳与推广：
从具体实例中提取共性，形成适用于更广泛情境的结论。例如：
"Children learn to generalize grammar rules by observing language patterns."（儿童通过观察语言模式学会概括语法规则。）
避免过度概括：
过度概括（Overgeneralization）可能导致错误结论。例如：
"He generalized that all Asians are good at math, which is a stereotype."（他概括所有亚洲人都擅长数学，这是一种刻板印象。）
科学与研究：
在实验中，科学家通过少量样本得出一般性结论。例如：
"The study's generalization to other populations may be limited."（该研究对其他人群的推广可能有限。）
学习与认知：
人类通过经验形成一般性知识。例如：
"Babies generalize sounds they hear into language categories."（婴儿将听到的声音概括为语言类别。）
语言与语法：
语言学习者可能过度概括语法规则。例如：
"English learners often generalize the '-ed' ending for past tense, leading to errors like 'goed'."（英语学习者常过度概括过去式加“-ed”的规则，导致“goed”这样的错误。）
社会与文化：
刻板印象（Stereotype）是过度概括的典型例子。例如：
"Racial generalizations perpetuate discrimination."（种族概括助长了歧视。）
样本局限性：
若样本不具代表性，结论可能不可靠。例如：
"Generalizing from a small sample size risks inaccuracy."（从小样本中概括可能不准确。）
语境依赖：
"Generalization"的正确性取决于具体情境。例如：
"In machine learning, models must generalize well to unseen data."（在机器学习中，模型需对未见数据有良好的泛化能力。）
正确概括：
"All mammals have a backbone. This generalization is scientifically accurate."（所有哺乳动物都有脊椎。这一概括在科学上是准确的。）
过度概括：
"She generalized that all teenagers are lazy, ignoring her own hard-working son."（她概括所有青少年都懒惰，却忽略了自己勤奋的儿子。）
使用场景：
在学术讨论、科学研究或语言学习中，"generalization"是描述归纳过程的常用术语。
注意事项：
需警惕过度概括，尤其是在涉及社会群体或文化时，应避免刻板印象。
实际应用：
在机器学习中，"generalization"指模型对未见数据的适应能力，是评估模型性能的重要指标。
通过理解"generalization"的多重含义与用法，可以更准确地使用该词，并在实际情境中避免潜在错误。