Era SplittingやDirectional Era Splittingは、時間複雑度の観点から考えると実用的であるかどうかは、いくつかの要因に依存します。これらの手法は、各スプリットごとにM回計算を行う必要があります（Mはトレーニングデータ内の環境数）。例えばNumeraiデータセットでは、Mが最大で1,000になり得ます。このため、モデルの訓練時間が通常よりも長くなる可能性があります。ただし、Camelyon17データセットなど特定のドメインでは環境（例：病院）を論理的にグループ化することで解決策を見つけることができます。また、トレーニングデータ内のエラ数を適切に調整することで問題を軽減することも可能です。