pymvpa2-searchlight - ອອນລາຍໃນຄລາວ

ໂຄງການ:

NAME

pymvpa2-searchlight - ການວິເຄາະ ROI ການເດີນທາງ

ສະຫຼຸບສັງລວມ

pymvpa2 ໄຟສາຍຄົ້ນຫາ [- ການປ່ຽນແປງ] [-h] -i DATASET [DATASET ... ] -- ໂຫຼດ ຈ່າຍ
--ເພື່ອນ​ບ້ານ ຂໍ້ມູນຈໍາເພາະ [--nproc NPROC] [--multiproc-backend {native,hdf5}] [--aggregate-fx
AGGREGATE_FX] [--ds-preproc-fx DS_PREPROC_FX] [--enable-ca NAME [NAME ...]] [--disable-ca
NAME [NAME ...]] [--ກະແຈກກະຈາຍ-rois ຂໍ້ມູນຈໍາເພາະ] [--roi-attr ATTR/EXPR [ATTR/EXPR ...]] [--ຊິ​ວະ​ປະ​ຫວັດ-
ຜູ້ຮຽນ CV_LEARNER] [--cv-learner-space CV_LEARNER_SPACE] [--cv-partitioner
CV_PARTITIONER] [--cv-errorfx CV_ERRORFX] [--cv-avg-datafold-ຜົນໄດ້ຮັບ] [--cv-ດຸ່ນດ່ຽງ-
ການຝຶກອົບຮົມ CV_BALANCE_TRAINING] [--cv-sampling-repetitions CV_SAMPLING_REPETITIONS] [--ຊິ​ວະ​ປະ​ຫວັດ-
ການອະນຸຍາດ CV_PERMUTATIONS] [--cv-prob-tail {ຊ້າຍ​ຂວາ}] -o OUTPUT [--hdf5-ບີບອັດ
TYPE]

ລາຍລະອຽດ

ການວິເຄາະ ROI ການເດີນທາງ

OPTIONS

- ການປ່ຽນແປງ
ສະແດງສະບັບຂອງໂຄງການແລະຂໍ້ມູນໃບອະນຸຍາດແລະອອກ

-h, - ຊ່ວຍ, --help-np
ສະແດງຂໍ້ຄວາມຊ່ວຍເຫຼືອນີ້ ແລະອອກ. --help-np ບັງຄັບປິດການນຳໃຊ້ pager
ສໍາລັບການສະແດງການຊ່ວຍເຫຼືອ.

-i DATASET [DATASET...], --ການປ້ອນຂໍ້ມູນ DATASET [DATASET ...]
ເສັ້ນທາງໄປຫາໜຶ່ງ ຫຼືຫຼາຍໄຟລ໌ຊຸດຂໍ້ມູນ PyMVPA. ຊຸດຂໍ້ມູນທັງໝົດຈະຖືກລວມເຂົ້າເປັນ
ຊຸດຂໍ້ມູນດຽວ (vstack'ed) ຕາມລໍາດັບຂອງສະເພາະ. ໃນບາງກໍລະນີທາງເລືອກນີ້ອາດຈະ
ຈໍາເປັນຕ້ອງໄດ້ລະບຸຫຼາຍກວ່າຫນຶ່ງຄັ້ງຖ້າຫາກວ່າຫຼາຍ, ແຕ່ແຍກຕ່າງຫາກ, ຊຸດຂໍ້ມູນການປ້ອນຂໍ້ມູນແມ່ນ
ຕ້ອງການ.

ທາງເລືອກໃນການ ສໍາລັບການ ໄຟສາຍຄົ້ນຫາ ຕັ້ງ​ຄ່າ:
-- ໂຫຼດ ຈ່າຍ
ສະຫຼັບເພື່ອເລືອກປະເພດການວິເຄາະສະເພາະທີ່ຈະດໍາເນີນການໃນແບບຄົ້ນຫາແສງສະຫວ່າງໃນ a
ຊຸດຂໍ້ມູນ. ອີງຕາມທາງເລືອກ, ທາງເລືອກໃນການຕິດຕັ້ງການວິເຄາະທີ່ສອດຄ້ອງກັນແມ່ນ
ການ​ປະ​ເມີນ​ຜົນ​. 'cv' ຄິດໄລ່ການວິເຄາະການກວດສອບຂ້າມ. ອີກທາງເລືອກ, ການໂຕ້ຖຽງ
ທາງ​ເລືອກ​ນີ້​ຍັງ​ສາ​ມາດ​ເປັນ​ຊື່​ໄຟລ​໌ script ທີ່​ມາດ​ຕະ​ການ​ທີ່​ກໍາ​ນົດ​ໄວ້​ໄດ້​ຖືກ​ສ້າງ​ຂຶ້ນ​
ນັ້ນຖືກແລ່ນເປັນແສງຊອກຫາ.

--ເພື່ອນ​ບ້ານ ຂໍ້ມູນຈໍາເພາະ
ກໍານົດຂະຫນາດແລະຮູບຮ່າງຂອງ ROI ກ່ຽວກັບຈຸດສູນກາງ / ແກ່ນ. ຖ້າ ກ
ຈໍານວນຈໍານວນເຕັມດຽວແມ່ນໃຫ້, ມັນໄດ້ຖືກຕີຄວາມວ່າເປັນລັດສະໝີ (ໃນຈໍານວນຂອງຕາຂ່າຍໄຟຟ້າ
ອົງ​ປະ​ກອບ​) ປະ​ມານ​ທີ່​ຕັ້ງ​ຂອງ​ເມັດ​. ໂດຍຄ່າເລີ່ມຕົ້ນຈຸດພິກັດຕາໜ່າງສຳລັບຄຸນສົມບັດແມ່ນ
ເອົາມາຈາກຄຸນສົມບັດ 'voxel_indices' ໃນຊຸດຂໍ້ມູນການປ້ອນຂໍ້ມູນ. ຖ້າປະສານງານ
ຈະຖືກເອົາມາຈາກຄຸນລັກສະນະທີ່ແຕກຕ່າງກັນ, ຄ່າລັດສະໝີສາມາດຖືກນຳໜ້າດ້ວຍ
ຊື່ຄຸນລັກສະນະ, ເຊັ່ນ 'altcoords:2'. ສໍາລັບຮູບຮ່າງຂອງ ROI ນອກເຫນືອຈາກຮູບຊົງກົມ (ກັບ
ອາດມີຕົວກໍານົດການເພີ່ມເຕີມ), ຊື່ຮູບຮ່າງສາມາດໄດ້ຮັບການລະບຸໄວ້ເຊັ່ນດຽວກັນ, ie
'voxel_indices:HollowSphere:3:2'. ວັດຖຸທັງໝົດຂອງບ້ານຈາກ
ໂມດູນ mvpa2.misc.neighborhood ໄດ້ຮັບການສະຫນັບສະຫນູນ. ສໍາລັບຮູບຮ່າງ ROI ທີ່ກໍາຫນົດເອງມັນກໍ່ແມ່ນ
ສາມາດຜ່ານຊື່ໄຟລ໌ສະຄຣິບ, ຫຼືຊື່ຄຸນສົມບັດບວກກັບຊື່ໄຟລ໌ສະຄຣິບ
ການປະສົມປະສານ, ເຊັ່ນ: 'voxel_indices:myownshape.py' (ຂັ້ນສູງ). ມັນເປັນໄປໄດ້
ລະບຸຕົວເລືອກນີ້ຫຼາຍເທື່ອເພື່ອກຳນົດຮູບຮ່າງ ROI ຫຼາຍຊ່ອງສຳລັບ, ຕົວຢ່າງ,
ແສງຄົ້ນຫາ spatiotemporal.

--nproc NPROC
ໃຊ້ຕົວເລກສະເພາະ ຫຼືຂະບວນການຂອງພະນັກງານສຳລັບການຄິດໄລ່.

--multiproc-backend {native,hdf5}
ລະບຸວິທີການສະໜອງຜົນໄດ້ຮັບຈາກບຼັອກປະມວນຜົນໃນກໍລະນີ
--nproc > 1. 'native' ແມ່ນ pickling/unpickling ຂອງຜົນໄດ້ຮັບ, ໃນຂະນະທີ່ 'hdf5' ໃຊ້ HDF5
ການເກັບຮັກສາໄຟລ໌ໂດຍອີງໃສ່. 'hdf5' ອາດຈະໃຊ້ເວລາຫຼາຍກວ່າແລະຫນ່ວຍຄວາມຈໍາທີ່ມີປະສິດທິພາບໃນບາງກໍລະນີ.

--aggregate-fx AGGREGATE_FX
ໃຊ້ຟັງຊັນການລວບລວມຜົນໄດ້ຮັບແບບກຳນົດເອງສຳລັບແສງຊອກຫາ

--ds-preproc-fx DS_PREPROC_FX
ຟັງຊັນການປະມວນຜົນແບບກຳນົດເອງເພື່ອນຳໃຊ້ທັນທີຫຼັງຈາກໂຫຼດຂໍ້ມູນ

ທາງເລືອກໃນການ ສໍາລັບການ ມີເງື່ອນໄຂ ຄຸນລັກສະນະ:
--enable-ca NAME [NAME ...]
ບັນຊີລາຍຊື່ຂອງຄຸນລັກສະນະຕາມເງື່ອນໄຂທີ່ຈະຖືກເປີດໃຊ້

--disable-ca NAME [NAME ...]
ບັນຊີລາຍຊື່ຂອງຄຸນສົມບັດຕາມເງື່ອນໄຂທີ່ຈະຖືກປິດການໃຊ້ງານ

ທາງເລືອກໃນການ ສໍາລັບການ ຂໍ້ ຈຳ ກັດ ໄດ້ ແສງຊອກຫາ:
--ກະແຈກກະຈາຍ-rois ຂໍ້ມູນຈໍາເພາະ
ກະແຈກກະຈາຍສະຖານທີ່ ROI ໃນທົ່ວພື້ນທີ່ທີ່ມີຢູ່. ການໂຕ້ຖຽງທີ່ສະຫນັບສະຫນູນໂດຍນີ້
ທາງເລືອກແມ່ນຄືກັນກັບຂອງ --ເພື່ອນ​ບ້ານ. ສະຖານທີ່ ROI ຖືກເລືອກແບບສຸ່ມ
ຈາກສະຖານທີ່ທີ່ເປັນໄປໄດ້ທັງຫມົດທີ່ມີຂໍ້ຈໍາກັດທີ່ສູນກາງປະສານງານຂອງໃດໆ
ROI ບໍ່ໄດ້ຢູ່ໃນເຂດໃກ້ຄຽງ (ຕາມທີ່ກໍານົດໂດຍການໂຕ້ຖຽງຂອງທາງເລືອກນີ້) ຂອງ a
ROI ທີສອງ. ການ​ເພີ່ມ​ຂຶ້ນ​ຂະ​ຫນາດ​ຂອງ​ບ້ານ​ດັ່ງ​ນັ້ນ​ຈຶ່ງ​ເພີ່ມ​ທະ​ວີ​ການ
ການຂາດແຄນການເກັບຕົວຢ່າງ.

--roi-attr ATTR/EXPR [ATTR/EXPR ...]
ຊື່ຂອງຄຸນສົມບັດທີ່ຄ່າທີ່ບໍ່ແມ່ນສູນກໍານົດ ROI ທີ່ເປັນໄປໄດ້
ແກ່ນ/ສູນ. ອີກທາງເລືອກ, ນີ້ຍັງສາມາດເປັນການສະແດງອອກເຊັ່ນ: parcellation_roi
eq 16 (ເບິ່ງຄໍາສັ່ງ 'ເລືອກ' ກ່ຽວກັບຂໍ້ມູນກ່ຽວກັບສິ່ງທີ່ສະແດງອອກໄດ້ຮັບການສະຫນັບສະຫນູນ).

ທາງເລືອກໃນການ ສໍາລັບການ ຄວາມຖືກຕ້ອງຂ້າມ ຕັ້ງ​ຄ່າ:
--cv-ຜູ້ຮຽນ CV_LEARNER
ເລືອກ​ຜູ້​ຮຽນ (ຂໍ້​ທີ່​ສາ​ມາດ​ຝຶກ​ອົບ​ຮົມ​) ໂດຍ​ຜ່ານ​ການ​ອະ​ທິ​ບາຍ​ຂອງ​ຕົນ​ຢູ່​ໃນ​ສາງ​ຜູ້​ຮຽນ (ເບິ່ງ​
'ຂໍ້ມູນ' ຄໍາສັ່ງສໍາລັບລາຍຊື່), ບັນຊີລາຍຊື່ທີ່ແຍກອອກໂດຍຈໍ້າສອງເມັດຂອງຄວາມສາມາດ, ຫຼືໂດຍໄຟລ໌
ເສັ້ນທາງໄປຫາສະຄຣິບ Python ທີ່ສ້າງຕົວຢ່າງການຈັດປະເພດ (ຂັ້ນສູງ).

--cv-learner-space CV_LEARNER_SPACE
ຊື່ຂອງຄຸນລັກສະນະຕົວຢ່າງທີ່ກໍານົດຕົວແບບທີ່ຈະຮຽນຮູ້ໂດຍຜູ້ຮຽນ. ໂດຍ
ຄ່າເລີ່ມຕົ້ນນີ້ແມ່ນຄຸນສົມບັດທີ່ມີຊື່ວ່າ 'ເປົ້າໝາຍ'.

--cv-partitioner CV_PARTITIONER
ເລືອກໂຄງການພັບຂໍ້ມູນ. ການໂຕ້ຖຽງທີ່ສະຫນັບສະຫນູນແມ່ນ: 'ເຄິ່ງຫນຶ່ງ' ສໍາລັບການແບ່ງປັນເຄິ່ງຫນຶ່ງ
ການແບ່ງພາຕິຊັນ, 'oddeven' ສໍາລັບການແບ່ງສ່ວນເປັນ chunks ຄີກແລະແມ້ກະທັ້ງ, 'group-X' ບ່ອນທີ່
X ສາມາດເປັນຈໍານວນບວກສໍາລັບການແບ່ງສ່ວນໃນກຸ່ມ X, 'nX' ບ່ອນທີ່ X ສາມາດເປັນ
ຈຳນວນເຕັມບວກສຳລັບ leave-X-chunks out partitioning. ໂດຍຄ່າເລີ່ມຕົ້ນຂອງ partitioners
ດໍາເນີນການຢູ່ໃນ chunks ຊຸດຂໍ້ມູນທີ່ຖືກກໍານົດໂດຍຄຸນລັກສະນະຕົວຢ່າງ 'chunks'. ຊື່
ຂອງຄຸນລັກສະນະ "chunking" ສາມາດປ່ຽນແປງໄດ້ໂດຍການໃສ່ຈໍ້າສອງເມັດແລະຊື່ຂອງ
attribute (ເຊັ່ນ 'oddeven:run'). ທາງເລືອກການໂຕ້ຖຽງກັບທາງເລືອກນີ້ຍັງສາມາດເປັນ
ເສັ້ນທາງໄຟລ໌ໄປຫາສະຄຣິບ Python ທີ່ສ້າງຕົວຢ່າງການແບ່ງສ່ວນແບບກຳນົດເອງ
(ກ້າວຫນ້າ).

--cv-errorfx CV_ERRORFX
ຟັງຊັນຄວາມຜິດພາດທີ່ຈະຖືກນໍາໃຊ້ກັບເປົ້າຫມາຍແລະການຄາດຄະເນຂອງແຕ່ລະຄົນ
ພັບຂໍ້ມູນການກວດສອບຂ້າມ. ນີ້ສາມາດເປັນຊື່ຂອງຫນ້າທີ່ຜິດພາດໃດໆໃນ
ໂມດູນ mvpa2.misc.errorfx ຂອງ PyMVPA, ຫຼືເສັ້ນທາງໄຟລ໌ໄປຫາສະຄຣິບ Python ທີ່ສ້າງ
ຟັງຊັນຄວາມຜິດພາດທີ່ກໍາຫນົດເອງ (ແບບພິເສດ).

--cv-avg-datafold-ຜົນໄດ້ຮັບ
ຄ່າສະເລ່ຍຂອງຜົນໄດ້ຮັບໃນທົ່ວ folds ຂໍ້ມູນທີ່ສ້າງຂຶ້ນໂດຍ partitioner. ຍົກ​ຕົວ​ຢ່າງ
ເພື່ອຄິດໄລ່ຄວາມຜິດພາດຂອງການຄາດຄະເນສະເລ່ຍໃນທົ່ວທຸກເທົ່າຂອງຂັ້ນຕອນການກວດສອບຂ້າມ.

--cv-balance-training CV_BALANCE_TRAINING
ຖ້າເປີດໃຊ້, ຕົວຢ່າງການຝຶກອົບຮົມມີຄວາມສົມດູນພາຍໃນແຕ່ລະພັບຂໍ້ມູນ. ຖ້າຄໍາສໍາຄັນ
'ເທົ່າທຽມ' ແມ່ນໃຫ້ເປັນການໂຕ້ແຍ້ງຈໍານວນຕົວຢ່າງສຸ່ມເທົ່າທຽມກັນສໍາລັບແຕ່ລະອັນທີ່ບໍ່ຊໍ້າກັນ
ຄ່າເປົ້າໝາຍຖືກເລືອກ. ຈໍາ​ນວນ​ຂອງ​ຕົວ​ຢ່າງ​ຕໍ່​ປະ​ເພດ​ແມ່ນ​ກໍາ​ນົດ​ໂດຍ​
ປະເພດທີ່ມີຈໍານວນຕົວຢ່າງຢ່າງຫນ້ອຍໃນຊຸດການຝຶກອົບຮົມຕາມລໍາດັບ. ອັນ
argument integer ຈະເຮັດໃຫ້ຈໍານວນຕົວຢ່າງທີ່ສອດຄ້ອງກັນຕໍ່ປະເພດ
ຖືກເລືອກແບບສຸ່ມ. ການໂຕ້ຖຽງຕົວເລກຈຸດລອຍ (ໄລຍະຫ່າງ [0,1]) ຊີ້ໃຫ້ເຫັນ
ຈະເລືອກເອົາສ່ວນໃດສ່ວນຫນຶ່ງຂອງຕົວຢ່າງທີ່ມີຢູ່.

--cv-sampling-repetitions CV_SAMPLING_REPETITIONS
ຖ້າການດຸ່ນດ່ຽງຊຸດການຝຶກອົບຮົມຖືກເປີດໃຊ້, ການເລືອກຕົວຢ່າງແບບສຸ່ມຄວນມີເລື້ອຍໆສໍ່າໃດ
ປະຕິບັດສໍາລັບແຕ່ລະພັບຂໍ້ມູນ. ຄ່າເລີ່ມຕົ້ນ: 1

--cv-permutations CV_PERMUTATIONS
ຈໍາ​ນວນ​ຂອງ​ການ​ປ່ຽນ​ແປງ Monte-Carlo ແລ່ນ​ເພື່ອ​ໄດ້​ຮັບ​ການ​ຄໍາ​ນວນ​ສໍາ​ລັບ​ການ​ຄາດ​ຄະ​ເນ H0​
ການແຈກຢາຍສໍາລັບຜົນໄດ້ຮັບການກວດສອບຂ້າມທັງຫມົດ. ການເປີດໃຊ້ຕົວເລືອກນີ້ຈະເຮັດໃຫ້
ບົດລາຍງານຂອງ p-values ​​ທີ່ສອດຄ້ອງກັນທີ່ມີຢູ່ໃນບົດສະຫຼຸບແລະຜົນໄດ້ຮັບ.

--cv-prob-tail {ຊ້າຍ​ຂວາ}
ຫາງຂອງການແຈກຢາຍຄວາມເປັນໄປໄດ້ເພື່ອລາຍງານ p-values ​​ຈາກເວລາປະເມີນ
ຜົນ​ການ​ທົດ​ສອບ permutation​. ຕົວຢ່າງ, ການຄາດຄະເນການຄິດໄລ່ຄວາມຖືກຕ້ອງຂ້າມຜ່ານ
ຄວາມຜິດພາດສາມາດລາຍງານ p-value ຫາງຊ້າຍສໍາລັບການທົດສອບດ້ານດຽວ.

ຜົນຜະລິດ ຕົວເລືອກ:
-o ອອກ, -- ຜົນຜະລິດ OUTPUT
output filename (ນາມສະກຸນ '.hdf5' ຈະຖືກເພີ່ມໂດຍອັດຕະໂນມັດຖ້າຈໍາເປັນ). ຫມາຍເຫດ: ໄດ້
ຮູບແບບຜົນຜະລິດແມ່ນເຫມາະສົມສໍາລັບການແລກປ່ຽນຂໍ້ມູນລະຫວ່າງຄໍາສັ່ງ PyMVPA, ແຕ່ບໍ່ແມ່ນ
ແນະນໍາໃຫ້ເກັບຮັກສາໃນໄລຍະຍາວຫຼືການແລກປ່ຽນເນື່ອງຈາກວ່າເນື້ອໃນສະເພາະຂອງມັນອາດຈະແຕກຕ່າງກັນ
ຂຶ້ນກັບສະພາບແວດລ້ອມຂອງຊອບແວຕົວຈິງ. ສໍາລັບການເກັບຮັກສາໃນໄລຍະຍາວພິຈາລະນາ
ການປ່ຽນເປັນຮູບແບບຂໍ້ມູນອື່ນໆ (ເບິ່ງຄໍາສັ່ງ 'dump').

--hdf5-ບີບອັດ TYPE
ປະເພດການບີບອັດສໍາລັບການເກັບຮັກສາ HDF5. ຄ່າທີ່ມີຢູ່ແມ່ນຂຶ້ນກັບ HDF5 ສະເພາະ
ການຕິດຕັ້ງ. ຄ່າປົກກະຕິແມ່ນ: 'gzip', 'lzf', 'szip', ຫຼືຈຳນວນເຕັມຈາກ 1 ຫາ 9
ຊີ້ບອກລະດັບການບີບອັດ gzip.

ໃຊ້ pymvpa2-searchlight ອອນໄລນ໌ໂດຍໃຊ້ບໍລິການ onworks.net