<div dir="ltr">Hi all,<div><br></div><div>I'm trying to figure out a problem about HyperAlignment.</div><div>As explained HyperAlignment tries to align brain trajectories in a common representation space.</div><div style>
Now I'd like to use in combination hyperalignment and cross decoding, thus training a classifier with hyperaligned data and then use it with other (hyperaligned) data.</div><div style>The main issue is that using the manual cross validation, as in the example, I will have n_fold hyperalignment functions and n_fold cross decoding predictions while I would like to have an hyperalignment function and a single list of predictions.</div>
<div style>Using hyperalignment with full dataset lead to circularity because I need also to estimate hyperalignment classification accuracy.</div><div style><br></div><div style>Is there a way to cross validate hyperalignment parameter as for classification tasks?</div>
<div style><br></div><div style>Or the question is theoretically impossible?</div><div style><br></div><div style>Thank you</div><div style>Roberto  </div>
</div>