AttributeError:找不到较低的功能；从Sklearn CountVectorizer中删除不常用的功能？

AttributeError:找不到较低的功能是Python编程语言中的一个异常错误。当尝试访问一个对象的属性或方法，但该属性或方法不存在时，就会引发此异常。

在Sklearn CountVectorizer中，删除不常用的功能有两种常见的方法：

1. 调整词频阈值（min_df）：CountVectorizer可以设置一个最低的词频阈值，即只保留在文本中出现频率高于该阈值的单词。可以使用以下代码进行设置：

from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer

vectorizer = CountVectorizer(min_df=2)  # 设置词频阈值为2，即单词在文本中至少出现2次
X = vectorizer.fit_transform(corpus)  # corpus是你的文本数据

这将删除在文本中出现次数少于2次的单词。

1. 使用停用词（stop words）：停用词是指在文本中频繁出现但没有实际意义的单词，例如英文中的"the"、"is"等。Sklearn CountVectorizer提供了一个内置的停用词列表，可以通过设置stop_words='english'来将这些停用词从结果中删除。

from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer

vectorizer = CountVectorizer(stop_words='english')  # 使用英文停用词列表
X = vectorizer.fit_transform(corpus)  # corpus是你的文本数据

以上两种方法可以根据实际情况选择，以删除不常用的功能（即低频词），从而提高文本特征的质量和模型的性能。

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请注意，以上答案仅供参考，具体的技术选择和产品推荐应根据实际需求和环境来确定。