PLS-DAのハイパーパラメータ調整（R）に関する質問

みなさんこんにちは！私はバイオインフォマティシャンで、疾患／バイオマーカー関連のためにいくつかのMLツールを学んでいます。現在、スパースPLS-DAを扱っています。実際にモデルをチューニングする前に、（スパースなしで）全体のグローバルモデルを一度実行して、データがどんなものかを把握し、出発点を作るようにしています。こちらが、そのグローバルモデルが最終的にどう見えるかというものです：

グローバルモデル

これを見ると、モデルのチューニングでは潜在成分を2つ含めるべきだと判断し、centroids.dist を使うことにしました。そこで、2つのコンポーネントでモデルをチューニングすると、各コンポーネントで保持する特徴量の数が得られ、その後で最終モデルを実行します。ですが、最終モデルでパフォーマンス評価をすると、結果はこうなります：

最終モデル（スパース）

混乱しています。オンラインで読んだ内容や、自分のデータからすると、コンポーネントを追加すればエラー率は下がるはずです。さらに、私がやるべきこととして、2つの状態を最もよく区別する特徴量だけを選んでいるはずなので、やはりエラー率が下がって見えるべきだと思っています。

どなたか、ここで私が見ているものの意味と、考えられる原因について理解を助けてもらえませんか？私はまだこれらがどのように動くのか学習中なので、何らかのガイダンスがありがたいです。ありがとうございます！