Obwohl Meta-Level-Imputation einige Vorteile bietet, wie eine schnellere Berechnung und potenziell bessere Ergebnisse in Bezug auf die Klassifikationsgenauigkeit, gibt es auch potenzielle Nachteile im Vergleich zur Feature-Level-Imputation. Einer der Hauptnachteile ist, dass Meta-Level-Imputation möglicherweise nicht so präzise ist wie Feature-Level-Imputation, insbesondere wenn die fehlenden Werte in den verschiedenen Views stark miteinander korreliert sind. Darüber hinaus könnte Meta-Level-Imputation zu Informationsverlust führen, da die Imputation in einem reduzierten Raum erfolgt und einige feine Details möglicherweise nicht berücksichtigt werden.