除了k-OIG維度和k-fat-shattering維度，還可以考慮其他組合維度來描述k清單回歸的特性。例如，k-VC維度（Vapnik-Chervonenkis dimension）可以用來衡量假設類在k清單回歸中的表現，特別是在處理多類別預測時。k-VC維度的概念可以擴展到多標籤學習的情境，這對於k清單回歸的應用是有意義的。此外，k-包絡維度（k-envelop dimension）也可能是一個有趣的方向，因為它可以捕捉到假設類在多維空間中的結構特性，這對於理解k清單回歸的學習能力至關重要。這些維度的引入可能有助於更全面地理解k清單回歸的樣本複雜度和學習能力。