Thank you for the quick response and your advices.<div><br></div><div>I've tried to figure out it from the SVM probabilities but the sigmoid is applied to the distance from hyperplane right (?), thus if an example is distant from a class and is more distant from the other, assume that we have to classify using one feature x along an axis and zero is the point that separate two classes, first class distribuited around x=1 and second around x=-1, if have an example with x = 300, is classified as first class but is far from first class distribution and very very far from second. </div>
<div>Probably I could assess this using mahalanobis distance or something else.</div><div><br></div><div>I've to try with SMLR which probably is good enough!</div><div><br></div><div>Thank you Yaroslav!</div><div>R</div>
<div><br></div><div>PS: If anyone would like to enrich the discussion!!! :))<br><br><div class="gmail_quote">On 18 January 2013 15:23, 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="HOEnZb"><div class="h5"><br>
On Fri, 18 Jan 2013, Roberto Guidotti wrote:<br>
<br>
>    Dear all,<br>
>    I have a question that do not strictly concern to PyMVPA strictly.<br>
>    I trained a classifier to discriminate two classes (e.g. bananas and<br>
>    apples), using SVM, cross-validation etc. then I would like to try it with<br>
>    some "unlabelled" fruits, could be, bananas and apples but also melon,<br>
>    lemon, strawberries. If I try to classify a melon, the label assigned by<br>
>    the classifier could be banana. How can I establish a probability level<br>
>    for this fruit? I mean, if I use SVM distance from the hyperplane, the<br>
>    melon could be distant from bananas and further from apples (hyperspaces)<br>
>    and thus in my opinion this is not a good index for that. I would like to<br>
>    have an index that tries to tell me that is a banana only with higher<br>
>    probability than apples: p(bananas) = 0.3 p(apple) = 0.1 for example.<br>
<br>
</div></div>What about using SMLR -- as a logistic regression its decision is based<br>
on the max of probabilities per each possible (trained) label.  So just<br>
enable_ca=['estimates'] and there (in .ca.estimates) you would get your<br>
probabilities per each target label for the last .predict call<br>
<br>
if for SVM - enable estimation of probabilities (I believe a sigmoid is<br>
fit by libsvm in the decision boundary neighborhood) " probability=1"<br>
and then get them from .ca.probabilities<br>
<br>
<br>
or some other classifier? GDA/LDA/GNB...<br>
<br>
would that help?<br>
<div class="im">>    Hope it is an xhaustive and an answerable question!�<br>
>    Thank you<br>
>    Roberto<br>
<br>
</div>> _______________________________________________<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>
<span class="HOEnZb"><font color="#888888"><br>
<br>
--<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></font></span></blockquote></div><br></div>