У цій статті ми розглядаємо характеристики алгоритмів виділення ознак показуючи їх властивості, що важливі на практиці. Основний фокус статті зосереджено на властивості "незсуненості", її аналізі та дослідженні надійності гібридного методу виділення ознак, як композиції кількох фільтрів ознак, що здатні забезпечити незсунені результати вибору. Використовуючи паралельне мульти- вимірювання та голосування, ми зменшуємо ризик вибору неоптимальних ознак, тобто звичної ситуації, коли ми вибираємо атрибути за допомогою однієї оцінки на основі одного оцінюваного критерію. Для перевірки цього методу нами був вибраний набір даних про персональні банкрутства, які містять багато типів атрибутів та один з популярних тестових наборів для машинного навчання. У експериментальній частині ми продемонстрували, що багато-оціночний підхід, використаний для фільтрування ознак може привести до створення ефективних і швидких методів виділення ознак з незміщеними результатами.