<div dir="ltr">Many thanks for the quick feedback. Mask, e.g. the S1 mask, could be used.<div>Originally I ran it on already masked data in fact, now I wanted to provide you with unchanged, original data.</div><div><br></div><div>Radius and classifier type: Could be changed, though I believe that SVM are well suited for fMRI data (inherent regularization etc.). Missed out on radius, 3 would be more cost-efficient, thx! Though I was/am mostly concerned with having first a correctly working pipeline, hence as for now I have not paid too much attention to different variations of classification.</div><div><br></div><div>Cheers, Pegah</div><div><br></div></div><div class="gmail_extra"><br><div class="gmail_quote">On Fri, Sep 8, 2017 at 6:07 PM, 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">Some minor comments inserted:<br>
<div><div class="h5"><br>
> On 8 Sep 2017, at 17:52, Pegah Kassraian Fard <<a href="mailto:pegahkf@gmail.com">pegahkf@gmail.com</a>> wrote:<br>
><br>
><br>
> from glob import glob<br>
> import os<br>
> import numpy as np<br>
><br>
> from mvpa2.suite import *<br>
><br>
> %matplotlib inline<br>
><br>
><br>
> # enable debug output for searchlight call<br>
> if __debug__:<br>
>     debug.active += ["SLC"]<br>
><br>
><br>
> # change working directory to 'WB'<br>
> os.chdir('mypath/WB')<br>
><br>
> # use glob to get the filenames of .nii data into a list<br>
> nii_fns = glob('beta*.nii')<br>
><br>
> # read data<br>
><br>
> labels = [<br>
>     1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1,<br>
>     2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2,<br>
>     7, 7, 7, 7, 7, 7, 7,<br>
>     1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1,<br>
>     2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2,<br>
>     7, 7, 7, 7, 7, 7, 7<br>
> ]<br>
> grps = np.repeat([0, 1], 37, axis=0) # used for `chuncks`<br>
><br>
> db = mvpa2.datasets.mri.fmri_<wbr>dataset(<br>
>     nii_fns, targets=labels, chunks=grps, mask=None, sprefix='vxl', tprefix='tpref', add_fa=None<br>
> )<br>
<br>
</div></div>Is there a reason not to use a mask? At least a brain mask to avoid stuff stuff like skull and air?<br>
<span class=""><br>
><br>
> # use only the samples of which labels are 1 or 2<br>
> db12 = db[np.array([label in [1, 2] for label in labels], dtype='bool')]<br>
><br>
> # in-place z-score normalization<br>
> zscore(db12)<br>
><br>
> # choose classifier<br>
> clf = LinearNuSVMC()<br>
<br>
</span>Have you tried a different classifier, for example Naive Bayes? That one is simpler (though usually a bit less sensitive than SVM / LDA in my experience)?<br>
<span class=""><br>
><br>
> # setup measure to be computed by Searchlight<br>
> # cross-validated mean transfer using an N-fold dataset splitter<br>
> cv = CrossValidation(clf, NFoldPartitioner())<br>
><br>
> # define searchlight methods<br>
> radius_ = 1<br>
<br>
</span>That's a tiny radius - why not use something like 3?<br>
<div class="HOEnZb"><div class="h5"><br>
<br>
<br>
______________________________<wbr>_________________<br>
Pkg-ExpPsy-PyMVPA mailing list<br>
<a href="mailto:Pkg-ExpPsy-PyMVPA@lists.alioth.debian.org">Pkg-ExpPsy-PyMVPA@lists.<wbr>alioth.debian.org</a><br>
<a href="http://lists.alioth.debian.org/cgi-bin/mailman/listinfo/pkg-exppsy-pymvpa" rel="noreferrer" target="_blank">http://lists.alioth.debian.<wbr>org/cgi-bin/mailman/listinfo/<wbr>pkg-exppsy-pymvpa</a><br>
</div></div></blockquote></div><br></div>