Este estudio presenta una métrica de rendimiento novedosa para algoritmos de selección de características que es imparcial y puede ser utilizada para análisis comparativos entre problemas de selección de características. La medida de mejora de la aptitud de referencia (BFI) cuantifica el valor potencial obtenido al aplicar la selección de características. La medida BFI se puede utilizar para comparar el rendimiento de algoritmos de selección de características en conjuntos de datos al medir el cambio en el rendimiento del clasificador como resultado de la selección de características, con respecto a la línea base donde se incluyen todas las características. Se presentan resultados empíricos para mostrar que hay complementariedad de rendimiento para una serie de algoritmos de selección de características en una variedad de conjuntos de datos del mundo real. La medida BFI es una métrica de rendimiento normalizada que se puede utilizar para correlacionar las características del problema con el rendimiento del algoritmo de selección de características, en múltiples conjuntos de datos. Esta capacidad allana el camino para describir el espacio de rendimiento del problema de selección de algoritmos por instancia para algoritmos de selección de características.