Dear all,<div><br></div><div>I have a question that do not strictly concern to PyMVPA strictly.</div><div><br></div><div>I trained a classifier to discriminate two classes (e.g. bananas and apples), using SVM, cross-validation etc. then I would like to try it with some "unlabelled" fruits, could be, bananas and apples but also melon, lemon, strawberries. If I try to classify a melon, the label assigned by the classifier could be banana. How can I establish a probability level for this fruit? I mean, if I use SVM distance from the hyperplane, the melon could be distant from bananas and further from apples (hyperspaces) and thus in my opinion this is not a good index for that. I would like to have an index that tries to tell me that is a banana only with higher probability than apples: p(bananas) = 0.3 p(apple) = 0.1 for example.</div>
<div><br></div><div>Hope it is an xhaustive and an answerable question! </div><div><br></div><div>Thank you</div><div>Roberto</div>