確率的射影分類法の理論的な性能保証を強化するためには、いくつかの拡張が考えられます。まず、データの分布に関する仮定を緩和することが一つのアプローチです。例えば、現在の理論は、クラス条件付き確率分布が既知であることを前提としていますが、実際のデータではこの情報が得られないことが多いです。したがって、分布に対するロバスト性を持たせるために、分布の推定手法を組み込むことが考えられます。
次に、異なる次元のデータに対する適応性を向上させるために、次元削減技術や特徴選択手法を組み合わせることが有効です。これにより、重要な特徴を強調し、不要なノイズを除去することで、分類性能を向上させることができます。
さらに、確率的射影分類法を他の機械学習手法と組み合わせることで、性能を向上させることも可能です。例えば、アンサンブル学習の手法を用いて、複数の確率的射影分類器の結果を統合することで、より堅牢な分類器を構築することができます。