Table 9 Comparison of outliers counts and percentages outside 2 and 3—sigma limits in original and hybrid models before and after addressing heterogeneity.

From: Hybrid models of sparse and robust regression to solve heterogeneity problem in black pepper big data

Machine learning models

Robust methods

Highest important variables

Before heterogeneity

After heterogeneity

\(\mu \pm 2\sigma \left( \% \right)\)

\(\mu \pm 3\sigma \left( \% \right)\)

\(\mu \pm 2\sigma \left( \% \right)\)

\(\mu \pm 3\sigma \left( \% \right)\)

Elastic Net

Original

25

142(7.42)

6(0.31)

161(8.41)

12(0.63)

35

125(6.53)

10(0.52)

167(8.73)

12(0.63)

45

120(6.27)

6(0.31)

163(8.52)

12(0.63)

55

117(6.11)

9(0.47)

158(8.25)

11(0.57)

100

113(5.90)

4(0.21)

163(8.52)

8(0.42)

M Bi-Square

25

44(2.30)

11(0.57)

57(2.97)

17(0.89)

35

51(2.66)

12(0.63)

49(2.56)

18(0.94)

45

44(2.30)

14(0.73)

52(2.72)

13(0.68)

55

26(1.36)

11(0.57)

58(3.03)

17(0.89)

100

26(1.36)

3(0.16)

49(2.56)

15(0.78)

M Hampel

25

44(2.30)

14(0.73)

60(3.13)

17(0.89)

35

58(3.03)

10(0.52)

53(2.77)

16(0.84)

45

54(2.82)

17(0.89)

50(2.61)

14(0.73)

55

34(1.78)

12(0.63)

58(3.03)

16(0.84)

100

33(1.72)

8(0.42)

49(2.56)

15(0.78)

M Huber

25

46(2.40)

13(0.68)

57(2.98)

17(0.89)

35

57(2.98)

10(0.52)

48(2.51)

16(0.84)

45

55(2.87)

16(0.84)

51(2.66)

16(0.84)

55

43(2.25)

11(0.57)

62(3.24)

15(0.78)

100

44(2.30)

10(0.52)

45(2.35)

15(0.78)

MM

25

42(2.19)

9(0.47)

60(3.13)

17(0.89)

35

33(1.72)

8(0.42)

47(2.46)

16(0.84)

45

46(2.40)

14(0.73)

56(2.93)

14(0.73)

55

41(2.14)

8(0.42)

23(1.20)

14(0.73)

100

20(1.04)

10(0.52)

39(2.04)

15(0.78)

S

25

27(1.41)

16(0.84)

40(2.09)

8(0.42)

35

45(2.35)

11(0.57)

38(1.99)

7(0.37)

45

37(1.93)

15(0.78)

36(1.88)

0(0)

55

27(1.41)

24(1.25)

23(1.20)

0(0)

100

19(0.99)

6(0.31)

50(2.61)

13(0.68)

Ridge

Original

25

144(7.52)

9(0.47)

148(7.73)

5(0.26)

35

133(6.95)

7(0.37)

152(7.94)

8(0.42)

45

135(7.05)

5(0.26)

162(8.46)

10(0.52)

55

135(7.05)

6(0.31)

164(8.57)

12(0.63)

100

121(6.32)

5(0.26)

168(8.78)

12(0.63)

M Bi-Square

25

14(0.73)

1(0.05)

40(2.09)

7(0.37)

35

23(1.20)

0(0)

53(2.77)

12(0.63)

45

24(1.25)

13(0.68)

51(2.66)

12(0.63)

55

24(1.25)

12(0.63)

46(2.40)

14(0.73)

100

25(1.31)

9(0.47)

34(1.78)

14(0.73)

M Hampel

25

22(1.15)

2(0.10)

37(1.93)

7(0.37)

35

42(2.19)

7(0.37)

52(2.72)

15(0.78)

45

20(1.04)

12(0.63)

52(2.72)

12(0.63)

55

34(1.78)

10(0.52)

48(2.51)

14(0.73)

100

26(1.36)

11(0.57)

46(2.40)

17(0.89)

M Huber

25

16(0.84)

1(0.05)

39(2.04)

8(0.42)

35

37(1.93)

3(0.16)

48(2.51)

13(0.68)

45

28(1.46)

10(0.52)

50(2.61)

12(0.63)

55

43(2.25)

12(0.63)

45(2.35)

14(0.73)

100

39(2.04)

11(0.57)

40(2.09)

15(0.78)

MM

25

45(2.35)

10(0.52)

42(2.19)

8(0.42)

35

21(1.10)

1(0.05)

53(2.77)

12(0.63)

45

15(0.78)

1(0.05)

33(1.72)

12(0.63)

55

28(1.46)

23(1.20)

42(2.18)

12(0.63)

100

19(0.99)

6(0.31)

45(2.35)

14(0.73)

S

25

42(2.19)

11(0.57)

34(1.78)

6(0.31)

35

38(1.99)

26(1.36)

28(1.46)

2(0.10)

45

18(0.94)

1(0.05)

17(0.89)

5(0.26)

55

28(1.46)

17(0.89)

21(1.10)

1(0.05)

100

20(1.04)

8(0.42)

33(1.72)

13(0.68)

LASSO

Original

25

150(7.84)

7(0.37)

167(8.73)

9(0.47)

35

143(7.47)

5(0.26)

162(8.46)

8(0.42)

45

136(7.11)

7(0.37)

163(8.52)

14(0.73)

55

131(6.84)

6(0.31)

158(8.25)

9(0.47)

100/89 for after

115(6.01)

6(0.31)

161(8.41)

8(0.42)

M Bi-Square

25

35(1.83)

4(0.21)

44(2.30)

10(0.52)

35

56(2.93)

17(0.89)

54(2.82)

16(0.84)

45

57(2.98)

20(1.04)

53(2.77)

14(0.73)

55

59(3.08)

14(0.73)

56(2.93)

19(0.99)

100/89 for after

24(1.25)

9(0.47)

52(2.72)

18(0.94)

M Hampel

25

41(2.14)

7(0.37)

42(2.19)

9(0.47)

35

54(2.82)

10(0.52)

57(2.98)

20(1.04)

45

55(2.87)

16(0.84)

53(2.77)

17(0.89)

55

56(2.93)

13(0.68)

52(2.72)

19(0.99)

100/89 for after

30(1.57)

7(0.37)

53(2.77)

15(0.78)

M Huber

25

39(2.04)

6(0.31)

46(2.40)

10(0.52)

35

55(2.87)

10(0.52)

55(2.87)

17(0.89)

45

54(2.82)

16(0.84)

52(2.72)

18(0.94)

55

56(2.93)

12(0.63)

55(2.87)

16(0.84)

100/89 for after

34(1.78)

8(0.42)

54(2.82)

14(0.73)

MM

25

31(1.62)

8(0.42)

43(2.25)

10(0.52)

35

45(2.35)

10(0.52)

56(2.93)

14(0.73)

45

32(1.67)

15(0.78)

54(2.82)

15(0.78)

55

28(1.46)

23(1.20)

28(1.46)

13(0.68)

100/89 for after

30(1.57)

23(1.20)

52(2.72)

18(0.94)

S

25

23(1.20)

12(0.63)

29(1.52)

9(0.47)

35

28(1.46)

14(0.73)

38(1.99)

2(0.10)

45

29(1.52)

23(1.20)

16(0.84)

1(0.05)

55

29(1.52)

24(1.25)

20(1.04)

9(0.47)

  1. Significant values are in bold.