XGBRegressorのobjective='reg:pseudohubererror'で上手く学習できない

Question

前提・実現したいこと

XGBRegressor(評価指標 MAE)で回帰モデルを作って予測を実行しましたが、予測値が全て0.5になってしまいます。
MAEの代替として使用しているobjective='reg:pseudohubererror'が上手く機能していないようで、他の指標だと学習できている状態です。

以下のmodel.predict(X)の結果が全て0.5になってしまいます。

該当のソースコード

from xgboost import XGBRegressor
from sklearn.datasets import load_boston

boston = load_boston()
df = pd.DataFrame(boston.data,columns=boston.feature_names)
df["MEDV"] = boston.target

X =df.loc[:,["CRIM","RM","LSTAT"]].values
y =df.loc[:,"MEDV"].values

model = XGBRegressor(booster='gbtree',
objective='reg:pseudohubererror', #'reg:pseudohubererror'
n_estimators=10 # チューニング前のモデル
)

model.fit(X,y)
model.predict(X)

試したこと

objective='reg:squarederror'に変更すると、予測値が"MEDV"に近しい値で出力されます。