<div dir="ltr">Hi everyone,<div><br></div><div>I am trying to run a searchlight with a linear outcome ranging from 0 to 6 (I recoded the Targets of my dataset accordingly). I have 1 average pattern for each of these target values for each of my 6 chunks (I should probably include more trials instead of using averages, but this is what I am playing with so far to have an even dataset) . </div><div><br></div><div>I thought of using ridge regression and here is the code I have so far:</div><div><br></div><div><div>    clfsd = RidgeReg(lm=None, enable_ca=['stats'])</div><div><br></div><div>    cv = CrossValidation(clfsd,</div><div>                     NFoldPartitioner(),</div><div>                     errorfx=lambda x,y: pearsonr(x,y)[0], </div><div>                     enable_ca=['training_stats','stats'])</div><div>                     </div><div>    sl = sphere_searchlight(cv, radius=3, postproc=mean_sample())</div><div>    sl_results = sl(ds_alll)</div></div><div><br></div><div>I am having a hard time figuring out what the pearson r means in this context. Is it the correlation between Y  and Y-Hat? I end up with some negative values. Any chance it could be interpreted has a negative relation between the voxels within the searchlight and the continuous target values?</div><div><br></div><div>Also, since I am fairly new to pyMVPA, anyone has any suggestion on how to figure that out by myself in the code? I tried running in debug mode but I seem to run into an error that I don't have if I run the code normally. </div><div><br></div><div>Thanks!</div><div><br></div><div>V</div></div>