一般所说的学习方式是指的Inductive Learning，将训练集\(X_{train}, y_{train}\)和测试集\(X_{test}, y_{test}\)划分开，而Transductive Learning在训练的过程中利用了\(X_{test}\)的信息。
优缺点对比
对于Inductive的方法而言，任何需要预测的数据都可以直接进行推导，因为在训练过程中也只用到了\(X_{train}\)的数据，因此得到的模型是不需要改变的，但是缺陷是在数据增多之后也只能用到原来的数据
对于Transductive的方法，他们可以同时利用到\(X_{train}, y_{train}\)和\(X_{test}\)的特征，那么效果肯定优于Inductive的方法，但是每次有新的数据产生时，都会使得\(X_{test}\)发生改变从而使得整个模型都需要重新进行训练。