<div dir="ltr"><div class="gmail_default" style="font-family:georgia,serif;font-size:large;color:rgb(0,0,0)">Thanks for the response, I have not managed to extract the whole-brain classification map...following the 1st example code below, the output from the crossvalidation is<br>
Dataset(array([[ 0.35526316],<br>       [ 0.35855263]]), sa=SampleAttributesCollection(items=[ArrayCollectable(name='cvfolds', doc=None, value=array([0, 1]), length=2)]), fa=FeatureAttributesCollection(items=[]), a=DatasetAttributesCollection(items=[]))<br>
<br></div><div class="gmail_default" style="font-family:georgia,serif;font-size:large;color:rgb(0,0,0)">How can i extract the whole brain classification map? Using niftires does not work either <br>niftires = map2nifti(res)
<p style="margin:0px;text-indent:0px"> </p>
<p style="margin:0px;text-indent:0px">niftires.to_filename('/home/dsoto/Documents/fmri/wholebrainsearchlight_results.nii.gz')</p><p style="margin:0px;text-indent:0px"><br></p><p style="margin:0px;text-indent:0px">
Cheers</p><p style="margin:0px;text-indent:0px">ds<br></p>
<p style="margin:0px;text-indent:0px"> </p><br></div></div><div class="gmail_extra"><br><br><div class="gmail_quote">On Fri, Aug 1, 2014 at 9:41 AM, Nick Oosterhof <span dir="ltr"><<a href="mailto:nikolaas.oosterhof@unitn.it" target="_blank">nikolaas.oosterhof@unitn.it</a>></span> wrote:<br>
<blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex"><div class=""><br>
On Jul 31, 2014, at 10:49 PM, David Soto <<a href="mailto:d.soto.b@gmail.com">d.soto.b@gmail.com</a>> wrote:<br>
<br>
> Hi, I keep plugging away with this pretty basic classification<br>
</div>> [...]<br>
<div class="">> I get a whole-brain classification accuracy of around 68%<br>
> (though did not assess significance)<br>
> Then I run a searchlight analyses and looking at the classification accuracy maps it appears like a chance distribution with mean 50% and the max classification accuracy<br>
> around 56%- I wonder how it be that none of the searchlights reaches the level of wholebrain classification ? and if this is the case then can it be the wholebrain classification meaningful at all?<br>
<br>
</div>That is quite possible because the whole-brain classification uses many more features than each searchlight.<br>
<br>
Assuming there is sufficient signal in the data (which there seems to be in your case) which is not limited to a small subset of features (voxels), generally one sees better classification with more features. This was already reported by Cox et al 2003, and later by e.g. [disclaimer: shameless self promotion] Oosterhof et al 2011. (there are some cases where this might not be true)<br>

<br>
There's often tradeoff between spatial selectivity and classification accuracy. In one extreme you use all features for a single classification analysis (i.e. your whole-brain classification), in the other extreme you use one feature at a time (i.e., univariate analysis). A searchlight analysis is somewhere in between, finding a compromise between getting high classification accuracy and good spatial selectivity. But also for a searchlight it holds that neighborhood (sphere or disc) size can affect both classification accuracy and spatial selectivity.<br>

<div class="HOEnZb"><div class="h5"><br>
<br>
_______________________________________________<br>
Pkg-ExpPsy-PyMVPA mailing list<br>
<a href="mailto:Pkg-ExpPsy-PyMVPA@lists.alioth.debian.org">Pkg-ExpPsy-PyMVPA@lists.alioth.debian.org</a><br>
<a href="http://lists.alioth.debian.org/cgi-bin/mailman/listinfo/pkg-exppsy-pymvpa" target="_blank">http://lists.alioth.debian.org/cgi-bin/mailman/listinfo/pkg-exppsy-pymvpa</a><br>
</div></div></blockquote></div><br><br clear="all"><br>-- <br><div dir="ltr"><a href="http://www1.imperial.ac.uk/medicine/people/d.soto/" style="color:rgb(17,85,204)" target="_blank">http://www1.imperial.ac.uk/medicine/people/d.soto/</a><br>
</div>
</div>