<div dir="ltr">Hi all,<div>I'm performing binary classification.</div><div>I'm using SVM as classifier with RBF kernel using Balancer. </div><div>Training stats get 100% accuracy.<br></div><div><br></div><div>Though, the confusion matrix results for different C and gamma are either:</div><div>[[ 248  216</div><div>       0  36]]</div><div>Or:<br></div><div>[[ 90  136</div><div>    158  116]]</div><div><br></div><div>I don't get how could the second matrix happend and whether it's because of the data's nature or something is wrong with the classifier.<br></div><div><br></div><div>Do you know what's going on (which result as the second matrix)?</div><div>Could it be that the resutls are backwards somehow?</div><div>and how can I further understand if it's the data which is bad or something else?   </div><div><br></div><div>My code looks as follows:</div><div>>> attr = SampleAttributes(os.path.join(source,map_name))</div><div>>> fds=fmri_dataset (samples=os.path.join(source,img_name), </div><div>                              targets=attr.targets, chunks=attr.chunks)</div><div>>> zscore (fds,param_est=('targets',['baseline'])<br></div><div>>> sens = SensitivityBasedFeatureSelection(OneWayAnova(), </div><div>             FixedNElementsTailSelector(1000, tail='upper',mode='select'))</div><div><br></div><div>>> clf = FeatureSelectionClassifier(SVM(kernel=RbfSVMKernel(gamma=0.001),</div><div>                                                   svm_impl='C_SVC',C=10000), sens)</div><div>>> cv = CrossValidation (clf, ChainNode([NFoldPartitioner(), </div><div>                                         Balancer(attr='targets',count=4,limit='partitions',</div><div>                                         apply_selection=True)], space='partitions'), </div><div>                                          enable_ca=['stats'])</div><div>>> err = cv(fds)</div><div>>> print cv.ca.stats.matrix</div><div><br></div><div>Could use your help!</div><div>Thanks,</div><div>Gal Star</div><div><br></div></div>