<div dir="ltr"><div><div><div><div><div><div>Hi Nick,<br><br></div>many thanks for your answers.<br></div>It seems that not many are trying one-class problems.<br><br>I tried Pymvpa(libsvm) and scikit-learn OCSVMs but both doesn't scale well.<br><br></div>Also tried LDA but there was a bug when using one-target dataset for training, and made a fix that I'm gonna push.<br></div>However when predicting, the classifier can only assign to the class which has been trained, which is expected as it doesn't know else, but I can still use the ca.estimates values.<br><br></div>Thanks.<br><br></div>basile<br><br></div><div class="gmail_extra"><br><div class="gmail_quote">On Sun, Feb 22, 2015 at 8:02 AM, Nick Oosterhof <span dir="ltr"><<a href="mailto:n.n.oosterhof@googlemail.com" target="_blank">n.n.oosterhof@googlemail.com</a>></span> wrote:<br><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex"><span class=""><br>
On 20 Feb 2015, at 22:24, basile pinsard <<a href="mailto:basile.pinsard@gmail.com">basile.pinsard@gmail.com</a>> wrote:<br>
<br>
><br>
> I have questions regarding the one-class svm implementation:<br>
> SVM(svm_impl='ONE_CLASS')<br>
> when training on a dataset of small size (where there might not be any structure) the call to train often hangs forever.<br>
<br>
</span>It is possible that libSVM takes a very long time to converge [1].<br>
<span class=""><br>
> When I create a random dataset with the same dimensions, or if I replace the content of the sample array with random, it runs smoothly.<br>
> I checked in my dataset and there are no nans or infs.<br>
> Could this be just the distribution of the data that causes this to hang?<br>
<br>
</span>Yes, if there is very little structure in the data, this could happen. You could use another classifier (e.g. LDA).<br>
<br>
Alternatively, it may be possible to change some of the parameters used for SVM (I have very little experience with this).<br>
<span class=""><br>
><br>
> I know that this problem is due to LibSVM but I wanted to confirm that it is the last version that is included in PyMVPA.<br>
<br>
</span>The version in included in PyMVPA seems to be 2.89 [2], but that is not the latest one. Currently the latest version is 3.20 [3].<br>
<br>
[1] <a href="http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/faq.html#f412" target="_blank">http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/faq.html#f412</a><br>
[2] <a href="https://github.com/PyMVPA/PyMVPA/tree/master/3rd/libsvm" target="_blank">https://github.com/PyMVPA/PyMVPA/tree/master/3rd/libsvm</a><br>
[3] <a href="http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/" target="_blank">http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/</a><br>
<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>
</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>