<div dir="ltr"><div><br></div>Hi,<div><br><div class="gmail_extra"><div class="gmail_quote">On Thu, Jan 31, 2013 at 3:02 PM, Roberto Guidotti <span dir="ltr"><<a href="mailto:robbenson18@gmail.com" target="_blank">robbenson18@gmail.com</a>></span> wrote:<br>
<blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex">Hi guys,<div><br></div><div>As the subject "clearly" says, I would like to train a classifier using classical methods for example using all voxels and then try to predict using only a portion of ROI like a searchlight.</div>

<div><br></div><div>I've tried to do this using the classifier as data measure in searchlight class, but obviously the features of the classifier are more than those used in the searchlight.</div><div><br></div><div>
How can I do?</div></blockquote><div><br></div><div style>This is less of a technical question, but more of a conceptual one. You can't train an algorithm on one set of features and then run it on a different one with a different number of features.</div>
<div style>you need to have equally structured input in both training and testing stage. This could be done (think e.g. PCA projection), but whether it makes sense in you context is impossible to tell at this point.</div>
<div style><br></div><div style>Michael</div></div><div><br></div>-- <br>GPG key:  1024D/3144BE0F Michael Hanke<br><a href="http://mih.voxindeserto.de" target="_blank">http://mih.voxindeserto.de</a><br>Jabber: <a href="mailto:michael.hanke@gmail.com" target="_blank">michael.hanke@gmail.com</a><br>

</div></div></div>