<div dir="ltr"><div><div><div><div><div>Well as far as I understand, it seems that these are two different problems (see <a href="http://scikit-learn.org/stable/auto_examples/svm/plot_oneclass.html#example-svm-plot-oneclass-py">here</a>), I might be wrong.<br></div>One is to find a separating hyperplane between two population of samples<br></div>The other is to find border around one population and a measures of confidence about samples to belong to this distribution.<br></div>Rest can be quite versatile and it might be misclassified if it is not a brain state that is in the training set.<br><br></div>As far as I have explored the 2 options that I listed:<br>SVM(svm_impl='ONE_CLASS') hangs when doing a train(ds) but if I select only samples from the one class it does not run forever.<br>The problem then is that cross-validation scheme will never give only the one-class subset to train, which makes it hang.<br></div><div>SVMlib might not be able to deal with targets in that case.<br></div><div><br>SKLLearnerAdapter(OneClassSVM()) does seem to train only with the one-class samples and uses the others for prediction in cross-validation.</div><div><br></div>basile<br><div><br></div></div><div class="gmail_extra"><br><div class="gmail_quote">On Wed, Jan 21, 2015 at 5:16 PM, J.A. Etzel <span dir="ltr"><<a href="mailto:jetzel@artsci.wustl.edu" target="_blank">jetzel@artsci.wustl.edu</a>></span> wrote:<br><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex">I'd be tempted to consider task vs. rest a two-class problem - task and rest!<br>
<br>
Jo<div><div class="h5"><br>
<br>
<br>
<br>
On 1/21/2015 4:12 PM, basile pinsard wrote:<br>
</div></div><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex"><div><div class="h5">
Hi pyMVPA!<br>
<br>
does anyone has ever tried to use one-class SVM (or other 1-class<br>
classifier) in PyMVPA.<br>
I tried using :<br>
SVM(svm_impl='ONE_CLASS')<br>
but I am not sure what are the targets supposed to be: boolean or {-1,1}<br>
I do not know if the wrapper passes to training only the positive<br>
samples or not? while in a cross-validation scheme we would test on full<br>
dataset to find false-positives.<br>
I also tried using sklearn.svm.OneClassSVM:<br>
SKLLearnerAdapter(OneClassSVM(<u></u>kernel='linear'))<br>
<br>
I am specifically interested in classifying a task vs. rest which is why<br>
I aim at one-class.<br>
<br>
Thanks for your advices or ideas.<br>
<br>
Regards<br>
<br>
basile<br>
<br>
<br></div></div>
______________________________<u></u>_________________<br>
Pkg-ExpPsy-PyMVPA mailing list<br>
<a href="mailto:Pkg-ExpPsy-PyMVPA@lists.alioth.debian.org" target="_blank">Pkg-ExpPsy-PyMVPA@lists.<u></u>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.<u></u>org/cgi-bin/mailman/listinfo/<u></u>pkg-exppsy-pymvpa</a><br>
<br><span class="HOEnZb"><font color="#888888">
</font></span></blockquote><span class="HOEnZb"><font color="#888888">
<br>
-- <br>
Joset A. Etzel, Ph.D.<br>
Research Analyst<br>
Cognitive Control & Psychopathology Lab<br>
Washington University in St. Louis<br>
<a href="http://mvpa.blogspot.com/" target="_blank">http://mvpa.blogspot.com/</a><br>
<br>
______________________________<u></u>_________________<br>
Pkg-ExpPsy-PyMVPA mailing list<br>
<a href="mailto:Pkg-ExpPsy-PyMVPA@lists.alioth.debian.org" target="_blank">Pkg-ExpPsy-PyMVPA@lists.<u></u>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.<u></u>org/cgi-bin/mailman/listinfo/<u></u>pkg-exppsy-pymvpa</a><br>
</font></span></blockquote></div><br><br clear="all"><br>-- <br><div class="gmail_signature"><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div><div><font size="1">Basile Pinsard<br></font></div><i><font size="1">PhD candidate, <br></font></i></div><font size="1">Laboratoire d'Imagerie Biomédicale, UMR S 1146 / UMR 7371, Sorbonne Universités, UPMC, INSERM, CNRS</font><br><font size="1"><span><span style="color:#333333"><span style="font-family:Arial,serif"><span lang="en-GB"><em>Brain-Cognition-Behaviour Doctoral School </em></span></span></span><span style="color:#333333"><span style="font-family:Arial,serif"><span lang="en-GB"><strong>, </strong>ED3C<strong>, </strong>UPMC, Sorbonne Universités<br>Biomedical Sciences Doctoral School, Faculty of Medicine, Université de Montréal <br></span></span></span></span></font><font size="1">CRIUGM, Université de Montréal</font><br></div></div></div></div>
</div>