상술 한 바 와 같이 , KY 법 에서 는 거의 확실 하 게 학습 샘플 세트 를 100 % 분류 가능 하 게 할 수 있 어 , 완전 분류 를 실현 한다고 하 는 관점 에서 는 , 종래 의 수법 과 는 비교 가 되 지 않 을 정도 로 유용 하 다 . 그러나 , 이 방법 에서 는 , 각 단계 의 그레이 클래스 샘플 을 특정 하 기 위해서 2 개 의 특수 한 판별 함수 AP 모델 , AN 모델 을 작성 할 필요 가 있 다 . 그 때문 에 , 샘플 수 가 증대 하 여 , 해석 에 필요 한 단계 수 가 , 예컨대 수십 에 나 달하 게 되 면 , 모델 작성 의 수고 나 시간 이 방대 해 지 는 결점 을 갖 고 있 다 . 또한 , 분류 / 예측 에 필요 한 계산 시간 도 길 어 져 , 이 모델 을 사용 하 여 분류 / 예측 을 행하 고자 하 는 사용자 에게 부담 을 주 게 된다 .