<div dir="ltr">On 20 October 2017 at 21:28, Pegah Kassraian Fard <span dir="ltr"><<a href="mailto:pegahkf@gmail.com" target="_blank">pegahkf@gmail.com</a>></span> wrote:<br><div class="gmail_extra"><div class="gmail_quote"><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0px 0px 0px 0.8ex;border-left-width:1px;border-left-color:rgb(204,204,204);border-left-style:solid;padding-left:1ex"><div dir="ltr">Many thanks, very useful indeed. A related question: So the input to the groupwise calculations are the permutated searchlight maps from single subjects - and computation-wise this seems to me to be quite a bottleneck, given that one whole brain searchlight already takes several hours. Is there any way to speed up this part?</div></blockquote><div><br></div><div>You could use a faster classifier combined with the searchlight, in particular a gaussian naive bayesian (GNB) classifier; see <a href="http://www.pymvpa.org/generated/mvpa2.measures.gnbsearchlight.GNBSearchlight.html">http://www.pymvpa.org/generated/mvpa2.measures.gnbsearchlight.GNBSearchlight.html</a> </div><div><br></div><div>For typical fMRI data GNB tends to be less accurate than linear SVM, in other words there is a speed - accuracy trade-off.</div></div></div></div>