这篇文章简单讨论一下 transductive learning 与 inductive learning 的概念及区别。
维基百科的定义：
Transduction is reasoning from observed, specific (training) cases to specific est) cases. In contrast, induction is reasoning from observed training cases to general rules, which are then applied to the test cases.
直推学习（Transductive Learning）事先观察了所有数据，包括训练和测试数据集。 我们从已经观察到的训练数据集中学习，然后预测测试数据集的标签。 即使我们不知道测试数据集的标签，我们也可以在学习过程中利用这些数据中存在的模式和附加信息。
归纳学习（Inductive Learning）观察的数据不包括测试集。
参考：
[1] https://towardsdatascience.com/inductive-vs-transductive-learning-e608e786f7d