Hi All,<br>Wondering if anyone has had experience with RFE in PyMVPA 0.6.x? Still trying to figure out RFE and it seems like I must still be missing something... Here's part of what it shows when RFE is in progress:<br>
<br>[RFEC] DBG:            Step 0: nfeatures=135168<br>
[RFEC] DBG:            Step 0: nfeatures=135168 error=0.5000 best/stop=1/0 <br>[RFEC] DBG:            Step 1: nfeatures=67584<br>[RFEC] DBG:            Step 1: nfeatures=67584 error=0.5000 best/stop=0/0 <br>[RFEC] DBG:            Step 2: nfeatures=33792<br>

[RFEC] DBG:            Step 2: nfeatures=33792 error=0.5000 best/stop=0/0 <br>[RFEC] DBG:            Step 3: nfeatures=16896<br>[RFEC] DBG:            Step 3: nfeatures=16896 error=0.5000 best/stop=0/0 <br>[RFEC] DBG:            Step 4: nfeatures=8448<br>

[RFEC] DBG:            Step 4: nfeatures=8448 error=0.5000 best/stop=0/0 <br>[RFEC] DBG:            Step 5: nfeatures=4224<br>[RFEC] DBG:            Step 5: nfeatures=4224 error=0.5000 best/stop=0/0 <br>[RFEC] DBG:            Step 6: nfeatures=2112<br>

[RFEC] DBG:            Step 6: nfeatures=2112 error=0.5000 best/stop=0/0 <br>[RFEC] DBG:            Step 7: nfeatures=1056<br>[RFEC] DBG:            Step 7: nfeatures=1056 error=0.5000 best/stop=0/0 <br>[RFEC] DBG:            Step 8: nfeatures=528<br>

[RFEC] DBG:            Step 8: nfeatures=528 error=0.5000 best/stop=0/0 <br>[RFEC] DBG:            Step 9: nfeatures=264<br>[RFEC] DBG:            Step 9: nfeatures=264 error=0.5000 best/stop=0/0 <br>[RFEC] DBG:            Step 10: nfeatures=132<br>

[RFEC] DBG:            Step 10: nfeatures=132 error=0.5000 best/stop=0/1 <br>...this goes on 24 times (I have 24 runs/chunks, each with two targets). The main thing I am confused about is why it would have a 0.5 error each time. Shouldn't it sometimes get both targets right or both wrong (i.e error of 0 or 1?).<br>

<br>Perhaps the code might help?<br><br>rfesvm_split = LinearCSVMC()<br>debug.active = ['RFEC']<br>fs = \<br>    RFE(rfesvm_split.get_sensitivity_analyzer(),<br>        ProxyMeasure(rfesvm_split, <br>                postproc=BinaryFxNode(mean_mismatch_error, 'targets')),<br>

        Splitter('chunks'),<br>        fselector=FractionTailSelector(<br>            0.50,<br>            mode='select', tail='upper'),<br>        stopping_criterion=NBackHistoryStopCrit(BestDetector(), 10), <br>

        update_sensitivity=True)<br><br>clf = FeatureSelectionClassifier(<br>    LinearCSVMC(),<br>     # on features selected via RFE<br>    fs)<br>     # update sensitivity at each step (since we're not using the<br>

     # same CLF as sensitivity analyzer)<br><br>#cv = SplitClassifier(clf)<br>cvte = CrossValidation(clf, NFoldPartitioner(), errorfx=lambda p, t: np.mean(p == t), postproc=mean_sample(),<br>    enable_ca=['confusion', 'stats'])<br>

cv_results=cvte(avgds)<br>print np.mean(cv_results)<br>print cvte.ca.stats.matrix<br><br>I would greatly appreciate any ideas! Thank you!<br><br>Kimberly Zhou<br>