偏最小二乘回归（英语：Partial least squares regression， PLS回归）是一种统计学方法，与主成分回归有关系，但不是寻找响应变量和自变量之间最大方差的超平面，而是通过投影分别将预测变量和观测变量投影到一个新空间，来寻找一个线性回归模型。因为数据X和Y都会投影到新空间，PLS系列的方法都被称为双线性因子模型（bilinear fator models）。当Y是分类数据时称为“偏最小二乘判别分析（英语：Partial least squares Discriminant Analysis， PLS-DA）”。
研究认为，集多元线性回归分析、典型相关分析、主因子分析等方法于一体的偏最小二乘回归方法( PLS) 更适用于FM 分析, 可以避免数据非正态分布、因子结构不确定性( factor indeterminacy) 和模型不能识别等潜在问题。
偏最小二乘用于查找两个矩阵（X和Y）的基本关系，即一个在这两个空间对协方差结构建模的隐变量方法。偏最小二乘模型将试图找到X空间的多维方向来解释Y空间方差最大的多维方向。偏最小二乘回归特别适合当预测矩阵比观测的有更多变量，以及X的值中有多重共线性的时候。相比之下，标准的回归在这些情况下不见效（除非它是Tikhonov正则化）。
偏最小二乘算法被用在偏最小二乘路径建模中，一个建立隐变量（原因不能没有实验和拟实验来确定，但一个典型的模型会基于之前理论假设（隐变量影响衡量指标的表现）的隐变量模型）这种技术是结构方程模型的一种形式，与经典方法不同的是基于组件而不是基于协方差。
偏最小二乘来源于瑞典统计学家Herman Wold，然后由他的儿子Svante Wold发展。偏最小二乘的另一个词（根据Svante Wold）是投影到潜在结构，但偏最小二乘法依然在许多领域占据着主导地位。尽管最初的应用是在社会科学中，偏最小二乘回归被广泛用于化学计量学和相关领域。它也被用于生物信息学，sensometrics，神经科学和人类学。而相比之下，偏最小二乘回归最常用于社会科学、计量经济学、市场营销和战略管理。
偏最小二乘法是集主成分分析、典型相关分析和多元线性回归分析3种分析方法的优点于一身。它与主成分分析法都试图提取出反映数据变异的最大信息，但主成分分析法只考虑一个自变量矩阵，而偏最小二乘法还有一个“响应”矩阵，因此具有预测功能。