Thanks very much.<div>I followed what yaroslav said and I got the p-values for each lights. The code is below:</div><div><div>-----------</div><div>permutator = AttributePermutator('targets', count=N)</div><div>distr_est = MCNullDist(permutator, tail='right', enable_ca=['dist_samples'])</div>

<div>    </div><div>sl = Searchlight(cv,</div><div>               IndexQueryEngine(voxel_indices=Sphere(0),</div><div>                             event_offsetidx=Sphere(10)),</div><div>               postproc=mean_sample(),</div>

<div>               roi_ids=np.arange(nfeatures),</div><div>               null_dist=distr_est,</div><div>               enable_ca=['stats']</div><div>               )</div></div><div>-----------</div><div>The solution is to add node 'null_dist' for the Searshlight.</div>

<div><br></div><div>Now I have another problem:</div><div>Is there a quick way to get the predicted values for each light?</div><div><div>The cv is like below:</div><div>---------</div><div>cv = CrossValidation(clfer, partitioner,</div>

<div>                            errorfx=lambda p, t: np.corrcoef(p, t)[0],</div><div>                            enable_ca=['stats'])</div></div><div>---------</div><div>The error function I use is to get the correlation between prediction and true.</div>

<div>How can I get the prediction for each searchlight while I can get for one light in one fold via cv.ca.stats.summaries[0].sets[0][1]?</div><div><br></div><div>Best.</div><div><br></div><div><br></div><div>Xiangzhen</div>