<div dir="ltr">Hi,<div><br></div><div>I'm currently running through PyMVPA my first time, and ran into question I couldn't quite figure out straightforwardly through the manual.</div><div><br></div><div>The data set that I have currently has only two target labels, but the number of labels for each of the targets are unequal.  I'm curious to try and find a way to train and test the classifier on N-Fold subsets, where each subsets have an equal number of labels for each target value.  <br clear="all">
<div>I'm currently constructing my CrossValidation object as such:</div><div><br></div><div><div>clf = LinearCSVMC()</div></div><div><div>cvte = CrossValidation(clf, NFoldPartitioner(),</div><div>                                errorfx=lambda p, t: np.mean(p == t),</div>
<div>                                enable_ca=['stats'])</div></div><div><br></div><div>I was thinking that maybe the 3rd parameter in the documentation, the 'Splitter' instance may be useful, but I was confused since the documentation seems to indicate that it would split the attributes based on the labels...  I also came across NFoldSplitter during my search (which looked promising), but it seemed as if that object was no longer supported.  Please let me know if you might have any insights!</div>
<div><br></div><div>Thanks,</div><div>Taku</div>-- <br><div dir="ltr"><span style="font-family:arial,sans-serif;font-size:13px;border-collapse:collapse"><font color="#666666">Takuya Ito</font></span><br><div><span style="font-family:arial,sans-serif;font-size:13px;border-collapse:collapse"><font color="#666666">Cognitive Control & Psychopathology Laboratory</font></span></div>
<div><span style="font-family:arial,sans-serif;font-size:13px;border-collapse:collapse"><font color="#666666">Washington University in St. Louis<br></font></span></div><div><span style="font-family:arial,sans-serif;font-size:13px;border-collapse:collapse"><font color="#666666"><br>
</font></span></div><div><span style="font-family:arial,sans-serif;font-size:13px;border-collapse:collapse"><font color="#666666">Cole Neuroscience Laboratory</font></span></div><div><span style="color:rgb(102,102,102);font-family:arial,sans-serif;font-size:13px">Center for Molecular and Behavioral Neuroscience (CMBN)</span></div>
<div><span style="font-family:arial,sans-serif;font-size:13px;border-collapse:collapse"><font color="#666666">Rutgers-Newark University</font></span></div></div>
</div></div>