部分的最小二乗回帰
2002年、潜在構造に対する直交射影(orthogonal projections to latent structures、OPLS)と呼ばれる新手法が発表された。OPLSでは、連続的変数データが予測情報と無相関の情報に分離される。これによって診断が改善され、解釈のための視覚化がより容易となる。しかしながら、これらの変更はPLSモデルの解釈可能性を改善するだけであり、予測性は改善しない。L-PLS法は、PLS回帰を3つの連結したデータブロックに拡張する 。同様に、OPLS-DA(Discriminant Analysis; 判別分析)法は、分類やバイオマーカーの研究のように離散変数を扱う時に適用できる。
2015年、部分的最小二乗法はthree-pass regression filter (3PRF) と呼ばれる手順と関連付けられた。もし観察と変数の数が大きいならば、3PRF(とゆえにPLS)は線形潜在因子モデルによって暗示される「最良の」予測について漸近的に正規である。株式市場モデルでは、PLSは運用益とキャッシュフローの成長の正確なサンプル外予測を与えることが示されている。