Thank you very much Yaroslav, you're always thoroughly exhaustive!<div><br></div><div>Now it works very well!!</div><div><br></div><div>Thank you</div><div>Roberto</div><div><div><br><div class="gmail_quote">On 27 November 2012 16:19, 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>
</div><div class="im">>    Well the snippet probabilities = clf.ca.probabilities is only an example<br>
>    that I've build to reveal the exception (I didn't think is a version<br>
</div>>    problem, I had 2.0.1 mvpa)!!�<br>
<br>
2.0.1 ... hm... I do not remember how life was back then ;)<br>
<div class="im"><br>
>    BTW I was quite sure that the problem relied on the cross validation :)!<br>
>    �I would like to gather all the predictions/probabilities for each cv<br>
>    fold.<br>
<br>
</div>then provide callback to the CrossValidation and there you can collect<br>
anything you like from your classifier upon completion of every split.<br>
e.g. look at<br>
<a href="https://github.com/PyMVPA/PyMVPA/blob/HEAD/mvpa2/tests/test_rfe.py#L403" target="_blank">https://github.com/PyMVPA/PyMVPA/blob/HEAD/mvpa2/tests/test_rfe.py#L403</a><br>
<div class="im"><br>
<br>
>    This why using the ca 'training_stats' during the definition of the<br>
>    classifier, I had the probabilities of the samples during training?<br>
<br>
</div>I guess ;)<br>
<div class="im"><br>
>    So I can't have access to every cv fold probabilities/predictions using<br>
>    CrossValidation object?<br>
<br>
</div>you can with above mentioned callback<br>
<div class="im"><br>
> Or I need a manual CrossValidation (and sometimes<br>
>    a Feature Selection)?<br>
<br>
</div>if you decide to gather probabilities on both training and testing<br>
samples, then you might need indeed manual loop with explicit .train<br>
.predict so you get needed probabilities at the right moment.  Otherwise<br>
-- callback should be sufficient<br>
<div class="HOEnZb"><div class="h5">--<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></div></div></blockquote></div><br></div></div>