<html>
<head>
<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=Windows-1252">
</head>
<body style="word-wrap: break-word; -webkit-nbsp-mode: space; -webkit-line-break: after-white-space;">
<div>Hi all,</div>
<div>I’m just wondering if anyone has any advice on some ways to deal with evaluating classifier performance on a 4-way problem.</div>
<div>I’ve been using the BayesConfusionHypothesis tool which works quite well, but I just wondered what else was out there by way of quantitative evidence to insure that classifier accuracy isn’t being driven by perfect classification between 2 labels, and
 confusion between the other 2, or whatever. Just glancing at the confusion matrices can give us a good idea about what ROIs are confusing certain conditions, but a more objective solution would be nice. </div>
<div>The problem seems to be kinda sidestepped in some of the literature on pattern classification in MRI.</div>
<div><br>
</div>
<div>- Gavin</div>
<br>
<div apple-content-edited="true">
<div style="color: rgb(0, 0, 0); letter-spacing: normal; orphans: auto; text-align: start; text-indent: 0px; text-transform: none; white-space: normal; widows: auto; word-spacing: 0px; -webkit-text-stroke-width: 0px; word-wrap: break-word; -webkit-nbsp-mode: space; -webkit-line-break: after-white-space;">
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~<br>
Gavin Hanson, B.S.<br>
Research Assistant<br>
Department of Psychology<br>
University of Kansas<br>
1415 Jayhawk Blvd., 534 Fraser Hall <br>
Lawrence, KS 66045</div>
</div>
<br>
</body>
</html>