<div>Thank you for the response Yaroslav,</div><div><br></div>Well the snippet probabilities = clf.ca.probabilities is only an example that I've build to reveal the exception (I didn't think is a version problem, I had 2.0.1 mvpa)!! <div>
BTW I was quite sure that the problem relied on the cross validation :)!</div><div> I would like to gather all the predictions/probabilities for each cv fold.</div><div>This why using the ca 'training_stats' during the definition of the classifier, I had the probabilities of the samples during training?</div>
<div><br></div><div>So I can't have access to every cv fold probabilities/predictions using CrossValidation object? Or I need a manual CrossValidation (and sometimes a Feature Selection)?<br><br><br>Thank you!</div><div>
Roberto</div><div><br><div class="gmail_quote">On 27 November 2012 15:49, Yaroslav Halchenko <span dir="ltr"><<a href="mailto:debian@onerussian.com" target="_blank">debian@onerussian.com</a>></span> wrote:<br><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex">
<div class="im"><br>
On Tue, 27 Nov 2012, Roberto Guidotti wrote:<br>
<br>
>    Dear all,<br>
>    I've a problem with classifier's conditional attributes (it is possibly<br>
>    due to a bad command understanding, by myself, I admit!):<br>
>    clf = LinearCSVMC(C=1, probability=1, enable_ca=['probabilities'])<br>
>    cvte = CrossValidation(clf, NFoldPartitioner(cvtype = 1),<br>
>    enable_ca=['stats', 'repetition_results'])<br>
>    train_err = cvte(evds)<br>
>    When I try to see inside the conditional attributes of my trained<br>
>    classifier clf with the command below<br>
>    probabilities = clf.ca.probabilities<br>
<br>
</div>odd enough above snippet (with probabilities = clf.ca.probabilities)<br>
works for me just fine.  but -- this way you are obtaining<br>
probabilities only for the last cross-validation fold.  what is the goal<br>
-- to get them for every CV fold? (then CrossValidation should get a<br>
callback to harvest them) or on all the data (then you would need to<br>
"clf.train(evds); clf.predict(evds);" and then gather<br>
<div class="HOEnZb"><div class="h5">clf.ca.probabilities<br>
<br>
>    I have this exception<br>
>    UnknownStateError: Unknown yet value of probabilities<br>
>    Instead using a classifier defined as:<br>
>    clf = LinearCSVMC(C=1, probability=1, enable_ca=['probabilities',<br>
>    'training_stats'])<br>
>    I could store my probabilities.<br>
>    Am I doing all the things well?<br>
>    Thank you<br>
>    Roberto<br>
</div></div><span class="HOEnZb"><font color="#888888">--<br>
Yaroslav O. Halchenko<br>
Postdoctoral Fellow,   Department of Psychological and Brain Sciences<br>
Dartmouth College, 419 Moore Hall, Hinman Box 6207, Hanover, NH 03755<br>
Phone: <a href="tel:%2B1%20%28603%29%20646-9834" value="+16036469834">+1 (603) 646-9834</a>                       Fax: <a href="tel:%2B1%20%28603%29%20646-1419" value="+16036461419">+1 (603) 646-1419</a><br>
WWW:   <a href="http://www.linkedin.com/in/yarik" target="_blank">http://www.linkedin.com/in/yarik</a><br>
<br>
_______________________________________________<br>
Pkg-ExpPsy-PyMVPA mailing list<br>
<a href="mailto:Pkg-ExpPsy-PyMVPA@lists.alioth.debian.org">Pkg-ExpPsy-PyMVPA@lists.alioth.debian.org</a><br>
<a href="http://lists.alioth.debian.org/cgi-bin/mailman/listinfo/pkg-exppsy-pymvpa" target="_blank">http://lists.alioth.debian.org/cgi-bin/mailman/listinfo/pkg-exppsy-pymvpa</a><br>
</font></span></blockquote></div><br></div>