<div dir="ltr">Hello all,<div><br></div><div>I am trying to perform 2-class classification. </div><div>Each data sample is a full-brain scan (using whole brain mask).</div><div>The data was provided in AFNI format after motion and time slice correction.</div><div>I've converted those to nifti.</div><div> </div><div>I'm performing the following using pymvpa library:</div><div>- Loading a nifti file</div><div>- Linear detrending the data</div><div>- Zscore regarding baseline labeled scans (i've tried chunk-wise and also non-chunk wise)</div><div>- Perform feature selection using ANOVA (1000 features), using LinearCSVMC classifier</div><div>- Cross validation over 4-folds.</div><div><br></div><div>The results conducted in each fold are close to chance level ~55%.</div><div>That would be ok, if the standart deviation was small. The standart deviation turns out between 0.9-0.17. Meaning, some fold's results of the 4-fold cross validation, do well, others do poorly.</div><div><br></div><div>I don't get why it performs well in some folds - and then performs poorly in others.</div><div>To focus the problem - i've also tried to do 2-fold cross validation for high on a specific fold. It also gives a high standart deviation (the results for each fold was far).</div><div><br></div><div>My questions are:</div><div>- Could anyone know (or maybe faced) this problem? </div><div>- How can i debug/understand why there is a hugh difference between each run results?</div><div>- Could the problem be in the original data? if so -what could have gone wrong?</div><div><br></div><div>Bellow, i've added the output of the pymvpa script i'm using. </div><div>In there, the 4 errors of each fold cross validation are printed. </div><div>Also, i'm printing ds.summary() (before detrending, after detrending and after z-scoring) so it might be enlightening in some way.</div><div><br></div><div>Please help me,</div><div>Thank you,</div><div>Gal Star </div><div><br></div></div>