El reconocimiento de gestos utilizando electromiografía de superficie (sEMG) tiene muchas aplicaciones, desde interfaces humano-máquina hasta control de prótesis. Muchas características se han adoptado para mejorar la precisión del reconocimiento. Sin embargo, los estudios en su mayoría comparan características bajo un tamaño de ventana de características preseleccionado o un clasificador, sesgado hacia una aplicación específica. El sesgo es evidente en la disminución de la precisión informada, alrededor del 10%, desde el reconocimiento de gestos sin conexión en entornos experimentales hasta estudios en entornos clínicos en tiempo real. Este documento explora la compatibilidad de emparejamiento de características-clasificador para sEMG. Demostramos que es el determinante principal de la precisión del reconocimiento de gestos bajo varios tamaños de ventana y rangos de normalización, eliminando así el sesgo de la aplicación. El ranking de emparejamiento propuesto proporciona una guía para elegir la característica o clasificador adecuado en futuras investigaciones. Por ejemplo, el bosque aleatorio (RF) tuvo el mejor rendimiento, con una precisión media de alrededor del 74.0%; sin embargo, fue óptimo con la característica de valor absoluto medio (MAV), dando una precisión del 86.8%. Además, nuestro ranking mostró que el emparejamiento adecuado permite a modelos de baja computación superar a los complejos. La característica de Histograma con el clasificador de análisis discriminante lineal (HIST-LDA) fue el mejor par con una precisión del 88.6%. También concluimos que una ventana de 1250 ms y una normalización de señal (-1, 1) fueron los procedimientos óptimos para el reconocimiento de gestos en el conjunto de datos utilizado.