<div dir="ltr"><div><div>Hi!<br><br></div>I'm trying to run some simple classification to get used to PyMVPA.<br>Specifically, I'm trying to classify 4 types of stimuli presented using mask of 4501 voxels. <br></div>
<div><br>Here is the error and code. I'm new to python, so not much of experience in figuring out error messages. Thanks in advance for all the suggestions!<br></div><div><br>ERROR:<br>Traceback (most recent call last):<br>
  File "<stdin>", line 1, in <module><br>  File "/scratch/braindata/DSmirnov/PyMVPA/mvpa2/base/learner.py", line 239, in __call__<br>    return super(Learner, self).__call__(ds)<br>  File "/scratch/braindata/DSmirnov/PyMVPA/mvpa2/base/node.py", line 84, in __call__<br>
    result = self._call(ds)<br>  File "/scratch/braindata/DSmirnov/PyMVPA/mvpa2/measures/base.py", line 472, in _call<br>    return super(CrossValidation, self)._call(ds)<br>  File "/scratch/braindata/DSmirnov/PyMVPA/mvpa2/measures/base.py", line 301, in _call<br>
    result = node(sds)<br>  File "/scratch/braindata/DSmirnov/PyMVPA/mvpa2/base/learner.py", line 239, in __call__<br>    return super(Learner, self).__call__(ds)<br>  File "/scratch/braindata/DSmirnov/PyMVPA/mvpa2/base/node.py", line 84, in __call__<br>
    result = self._call(ds)<br>  File "/scratch/braindata/DSmirnov/PyMVPA/mvpa2/measures/base.py", line 583, in _call<br>    res = measure(dstest)<br>  File "/scratch/braindata/DSmirnov/PyMVPA/mvpa2/base/learner.py", line 239, in __call__<br>
    return super(Learner, self).__call__(ds)<br>  File "/scratch/braindata/DSmirnov/PyMVPA/mvpa2/base/node.py", line 84, in __call__<br>    result = self._call(ds)<br>  File "/scratch/braindata/DSmirnov/PyMVPA/mvpa2/clfs/base.py", line 438, in _call<br>
    pred = self.predict(ds)<br>  File "/scratch/braindata/DSmirnov/PyMVPA/mvpa2/clfs/base.py", line 48, in wrap_samples<br>    return fx(obj, data, *args, **kwargs)<br>  File "/scratch/braindata/DSmirnov/PyMVPA/mvpa2/clfs/base.py", line 409, in predict<br>
    result = self._predict(dataset)<br>  File "/scratch/braindata/DSmirnov/PyMVPA/mvpa2/base/types.py", line 35, in extract_samples<br>    return fx(obj, data.samples)<br>  File "/scratch/braindata/DSmirnov/PyMVPA/mvpa2/clfs/knn.py", line 191, in _predict<br>
    votes[labels[nn]] += 1<br>TypeError: unhashable type: 'numpy.ndarray'<br><br></div><div>CODE:<br></div><div>
<style type="text/css">
p, li { white-space: pre-wrap; }
</style>
<p style="margin:0px;text-indent:0px">from mvpa2.suite import *</p><p style="margin:0px;text-indent:0px">from scipy import *</p><p style="margin:0px;text-indent:0px"><br></p># samples: 1730x4501 matrix, rows=timepoints, columns=voxels<br>
</div><div># regressor: 1730x1 vector, rows=labels of stimuli<br></div><div># chunks: 1730x1 vector, rows=labels of independent runs (5 of them)<br><br></div><div><p style="margin:0px;text-indent:0px">ds = dataset_wizard(samples, targets = regressor, chunks = selector)</p>

<p style="margin:0px;text-indent:0px"></p>
<p style="margin:0px;text-indent:0px">clf = kNN(k=1, dfx=one_minus_correlation, voting='majority')</p>
<p style="margin:0px;text-indent:0px">cvte = CrossValidation(clf, NFoldPartitioner())</p>
<p style="margin:0px;text-indent:0px">cv_results = cvte(ds)</p><p style="margin:0px;text-indent:0px"><br></p><p style="margin:0px;text-indent:0px"><br></p><p style="margin:0px;text-indent:0px"><br></p><br></div><div>BR, Dima<br clear="all">
</div><div><div><div><div><br>-- <br> <br>Dmitry Smirnov (MSc.)<br>PhD Candidate, <a href="http://becs.aalto.fi/bml/" target="_blank">Brain & Mind Laboratory</a><div>BECS, Aalto University School of Science<br>00076 AALTO, FINLAND<br>
mobile: +358 50 3015072<br>email: <a href="mailto:dmitry.smirnov@aalto.fi" target="_blank">dmitry.smirnov@aalto.fi</a></div>
</div></div></div></div></div>