<div dir="ltr"><div><div><div><div><div>Hi all,<br><br></div>I think my first question was broader than it needed to be, so hopefully this is more to the point.<br><br></div>I'm trying to run MVPA on a classification with unbalanced classes, using a Linear SVM, and would like to weight the error signals to correct for unbalanced-ness. With PyMVPA's Linear CSVMC (<a href="http://www.pymvpa.org/generated/mvpa2.clfs.svm.LinearCSVMC.html">http://www.pymvpa.org/generated/mvpa2.clfs.svm.LinearCSVMC.html</a>), it looks like there's a weight and weight_label parameter that would do what I would like, but I cannot find any usage examples. Can someone provide me with one?<br><br></div>For example, if I have a dataset with three times as many examples in class A as in class B, how would I set up the Linear CSVMC to weight the error in class B as three times larger?<br><br></div>Thanks,<br></div>William<br></div>