Неожиданный результат перекрестной проверки

Я хотел бы выполнить 10-кратную перекрестную проверку вручную, используя prostate data, чтобы научиться делать это вручную. Я использую пакет elasticnet для кода. Я оценивал параметры с помощью пакета glmnet (он, конечно, тоже может выполнять кросс-валидацию, но хотелось бы сделать это вручную). После анализа мне кажется, что мне нужен другой критерий для выбора параметра настройки, кроме минимума cv.error, потому что это дает почти нулевую модель, если не так, «где моя ошибка?». (Согласно оригинальной статье Тибширани, оптимальная модель имеет три переменные)

Вот код

library(ElemStatLearn)
library(glmnet)

x <- scale(prostate[,1:8],T,T)
y <- scale(prostate[,9],T,F)

lambda = seq(0,1,0.02)

cv.folds <- function(n, folds = 10){
  split(sample(1:n), rep(1:folds, length = n))
}

c.val <-  function(x, y, K = 10, lambda, plot.it = TRUE){
    n <- nrow(x)
    all.folds <- cv.folds(length(y), K)
    residmat <- matrix(0, length(lambda), K)
    for(i in seq(K)) {
      omit <- all.folds[[i]]
      xk <- as.matrix(x[-omit, ])
      yk <- as.vector(y[-omit])
      xg <- x[omit, ]
      yg <- y[omit]
      fit <- glmnet(xk, yk, family="gaussian", 
                    alpha=1, lambda=lambda,standardize = FALSE, intercept = FALSE)
      fit <- predict(fit,newx=xg,lambda=lambda)
      if(length(omit)==1){fit<-matrix(fit,nrow=1)}
      residmat[, i] <- apply((yg - fit)^2, 2, mean)
    }
    cv <- apply(residmat, 1, mean)
    cv.error <- sqrt(apply(residmat, 1, var)/K)
    object<-list(lambda = lambda, cv = cv, cv.error = cv.error)
    if(plot.it) {
      plot(lambda, cv, type = "b", xlab="lambda", ylim = range(cv, cv + cv.error, cv - cv.error))
    invisible(object)
    }
}

result <- c.val(x,y,K = 10,lambda = lambda)
lambda.opt <- lambda[which.min(result$cv.error)]
fit <- glmnet(x, y, family="gaussian", 
              alpha=1, lambda=lambda.opt,standardize = FALSE, intercept = FALSE)
coef(fit)

Результат:

> coef(fit)
9 x 1 sparse Matrix of class "dgCMatrix"
                    s0
(Intercept) .         
lcavol      0.01926724
lweight     .         
age         .         
lbph        .         
svi         .         
lcp         .

Изменить: модель создана непосредственно из glmnet.

fit.lasso <- glmnet(x, y, family="gaussian", alpha=1,
                    standardize = FALSE, intercept = FALSE)
fit.lasso.cv <- cv.glmnet(x, y, type.measure="mse", alpha=1,
                          family="gaussian",standardize = FALSE, intercept = FALSE)
coef.lambda.min <- coef(fit.lasso.cv,s=fit.lasso.cv$lambda.min)
coef.lambda.1se <- coef(fit.lasso.cv,s=fit.lasso.cv$lambda.1se)
cbind(coef.lambda.min,coef.lambda.1se)

Результат:

9 x 2 sparse Matrix of class "dgCMatrix"
                      1         1
(Intercept)  .          .        
lcavol       0.59892674 0.5286355
lweight      0.23669159 0.1201279
age         -0.06979581 .        
lbph         0.09392021 .        
svi          0.24620007 0.1400748
lcp          .          .        
gleason      0.00346421 .        
pgg45        0.06631013 . 

Во втором столбце показан правильный (lambda.1se) результат.