<div dir="ltr">Hello all:<div><br></div><div>I have been trying to run an NFold cross-validation, leave-one-subject-out scheme, and I am writing because the process has been taking quite a while. Specifically, I am using SVM, n=2 labels/targets, n=130 subjects (which are my 'chunks'), and I initially tried 1000 permutations--but realized that would take weeks to run. </div><div><br></div><div>--Do you have any suggestions of how to go about this? Would it be appropriate to split the job by shuffling fewer times per job, and then aggregate across the null distribution over those jobs at the end (or are the shuffles occurring in a systematic way that would render such an aggregation over jobs biased)?</div><div><br></div><div>Thank you for any pointers!</div><div><br></div><div>Regina</div></div>