---
base_model: mini1013/master_domain
library_name: setfit
metrics:
- accuracy
pipeline_tag: text-classification
tags:
- setfit
- sentence-transformers
- text-classification
- generated_from_setfit_trainer
widget:
- text: 아로마티카 퓨어 앤 소프트 여성청결제 170ml (폼타입) 옵션없음 포사도
- text: '[러쉬] 트루 그릿 100g -콜드 프레스드 솝/비누/파더스 옵션없음 주식회사 러쉬코리아'
- text: (가성비대용량)온더바디 코튼풋 발을씻자 풋샴푸 510ml 쿨링 1+1+1개 [레몬]리필 1+1+1개 (주)엘지생활건강
- text: 트리헛 시어 슈가 스크럽 모로칸 로즈 510g 옵션없음 스루치로 유한책임회사
- text: 몸 냄새 잡는 시원한 모기 비누 1개 천연 여름 바디워시 시트로넬라 코코넛 모기 기피 옵션없음 마켓메이트 주식회사
inference: true
model-index:
- name: SetFit with mini1013/master_domain
  results:
  - task:
      type: text-classification
      name: Text Classification
    dataset:
      name: Unknown
      type: unknown
      split: test
    metrics:
    - type: accuracy
      value: 0.7189189189189189
      name: Accuracy
---

# SetFit with mini1013/master_domain

This is a [SetFit](https://github.com/huggingface/setfit) model that can be used for Text Classification. This SetFit model uses [mini1013/master_domain](https://huggingface.co/mini1013/master_domain) as the Sentence Transformer embedding model. A [LogisticRegression](https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.linear_model.LogisticRegression.html) instance is used for classification.

The model has been trained using an efficient few-shot learning technique that involves:

1. Fine-tuning a [Sentence Transformer](https://www.sbert.net) with contrastive learning.
2. Training a classification head with features from the fine-tuned Sentence Transformer.

## Model Details

### Model Description
- **Model Type:** SetFit
- **Sentence Transformer body:** [mini1013/master_domain](https://huggingface.co/mini1013/master_domain)
- **Classification head:** a [LogisticRegression](https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.linear_model.LogisticRegression.html) instance
- **Maximum Sequence Length:** 512 tokens
- **Number of Classes:** 17 classes
<!-- - **Training Dataset:** [Unknown](https://huggingface.co/datasets/unknown) -->
<!-- - **Language:** Unknown -->
<!-- - **License:** Unknown -->

### Model Sources

- **Repository:** [SetFit on GitHub](https://github.com/huggingface/setfit)
- **Paper:** [Efficient Few-Shot Learning Without Prompts](https://arxiv.org/abs/2209.11055)
- **Blogpost:** [SetFit: Efficient Few-Shot Learning Without Prompts](https://huggingface.co/blog/setfit)

### Model Labels
| Label | Examples                                                                                                                                                                                                                                                                |
|:------|:------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
| 5.0   | <ul><li>'에잇데이즈 셀룰라이트 괄사 크림 팔뚝 종아리 허벅지 부유방 붓기 살 제거 빼기 옵션없음 인지트레이더'</li><li>'약손명가 여리한 패치 일시적 셀룰라이트 뱃살 복부관리 바디라인 ★앵콜특가 3Box+5매입추가증정 주식회사 약손명가 헬스케어'</li><li>'질 전용 건조 윤활제 윤활재 부부 비건 촉촉젤 관계개선 옵션없음 다원월드'</li></ul>                                                           |
| 13.0  | <ul><li>'스파토너 10kg 대용량입욕제 옵션없음 호른달'</li><li>'아카로아 로즈 미니 밤 옵션없음 (주)올스프링랜드'</li><li>'[현대백화점][사봉] 배쓰볼 파츌리라벤더바닐라 150g [00001] 단일상품 (주)현대홈쇼핑'</li></ul>                                                                                                                      |
| 12.0  | <ul><li>'피에이치포 팬톡 파우더 올리브영 여성청결제 밸런스톡 뿌리는 Y존 이너케어 질 유래 유산균 뿌리는 질유산균파우더 팬톡6.6g(2개월분) 지비비 주식회사 (GBB CO. LTD)'</li><li>'비오텀 인팀 워시폼 여성청결제 (거품타입) 250ml 크랜베리 인팀 워시 폼 250ml 주식회사바이유럽'</li><li>'이너수 질세정기 2개입X2박스(4개입) 질내 보습 삽입형 의료기기 질세정제 주사기타입 여성청결제 옵션없음 알리코제약(주)'</li></ul> |
| 8.0   | <ul><li>'씨큐라롬 젤 옵션없음 (주)에코앤네이쳐'</li><li>'넛세린 시즌3 슈퍼 넛 너리싱 밤 100ml 촉촉함(수분공급), 부드러운 발림 저자극, 각질케어, 윤기부여, 흡수력, 어린이겸용 옵션없음 나뭉'</li><li>'온열 스포츠 박찬호 크림_콜라보에디션 신태용 리커버리 크림 플러스 500ml+60ml(2mlx30ea) 옵션없음 주식회사 동지'</li></ul>                                                    |
| 11.0  | <ul><li>'도테라 자몽15ml 도테라오일 doterra 옵션없음 베르데몰'</li><li>'나우푸드 유기농 오렌지 에센셜 오일 1온즈 옵션없음 CONNECTLAB INC'</li><li>'도테라 오레가노터치 10ml 도테라오일 롤온 옵션없음 베르데몰'</li></ul>                                                                                                               |
| 1.0   | <ul><li>'괌여행 사이판선물 괌기념품 민감성피부 플러스 노니비누 9+1세트 건성 복합성 옵션없음 킹피셔스노니'</li><li>'도브 센서티브바 미국 106g 14개입 옵션없음 옐로우브릭로드'</li><li>'웰바스 아이스크림솝 270g 옵션없음 (주)미르코스'</li></ul>                                                                                                          |
| 6.0   | <ul><li>'[눅스] 윌 프로디쥬스 멀티 네롤리 오일 100ml 옵션없음 주식회사케이엔유'</li><li>'[아베다] 쿨링 밸런싱 오일 50ml~한글택X 옵션없음 쉬즈 스토리'</li><li>'도테라 코코넛오일 옵션없음 공감브레인 상담센터'</li></ul>                                                                                                                      |
| 14.0  | <ul><li>'셀프왁싱 대용량 제모하드왁스 크리스탈500g 옵션없음 주식회사 모컴퍼니'</li><li>'이탈왁스 하드 너바나 아로마틱스파 라벤더1kg 옵션없음 파인뷰티'</li><li>'생식기제모크림 엉덩이 가슴털 항문제모크림 옵션없음 다담꼬'</li></ul>                                                                                                                     |
| 0.0   | <ul><li>'크리스탈 미네랄 데오드란트 롤온 무향 66ml 옵션없음 비래유통'</li><li>'[공식몰] 크리스탈 데오드란트 120g 무향 대용량 스틱 2EA 옵션없음 주식회사 미스코스'</li><li>'GBH 지비에이치 센티드 데오스틱 3종 택1 24g NEROLI MUSK 주식회사 지비에이치'</li></ul>                                                                                      |
| 7.0   | <ul><li>'베르뷔 고보습 대용량 퍼퓸 바디로션 & 워시 베르뷔'</li><li>'[기획] 베스트셀러 3종 그린로즈 라지 세트 옵션없음 (주)비엔에프통상'</li><li>'nb도브여행용3종-B타입 1box50입 옵션없음 물빛나래상회'</li></ul>                                                                                                                          |
| 3.0   | <ul><li>'W5250F5U7 134ml 그린 샤워코롱 옵션없음 성진몰'</li><li>'더프트앤도프트 바디 퍼퓸 미스트 80ml 베이비소피 주식회사 제너럴브랜즈'</li><li>'조러브스 조 바이 조 러브스 배스 코롱 200ml 옵션없음 포비티엘'</li></ul>                                                                                                                 |
| 15.0  | <ul><li>'블루크로스 캘러스 32oz 946ml 발뒷꿈치 각질제거 각질연화 굳은살제거 32oz_비닐발커버 50매 백억언니'</li><li>'히말라야 풋 케어 크림 75ml 옵션없음 스루치로 유한책임회사'</li><li>'[1+1] 바렌 시어버터 슬리핑 뒤꿈치 보습 발각질 풋케어 힐 패치 1개 (10개입) (주)마르스랩스'</li></ul>                                                                       |
| 4.0   | <ul><li>'아몬드 샤워 스크럽 200ml 옵션없음 플래너'</li><li>'지오마 이몰리언트 바디스크럽 600g 1개 600g × 1개 600g x 1개 케이컴퍼니'</li><li>'엄마의목욕탕레시피 바디필링패드 1매입 스트롱 주워 담다'</li></ul>                                                                                                                      |
| 2.0   | <ul><li>'쿤달 허니 앤 마카다미아 모이스처 퓨어 바디로션 베이비 파우더 500ml 옵션없음 굿우리'</li><li>'암웨이 GH 너리쉬 400ml (23년 new) 최신정품 옵션없음 포유어뷰티'</li><li>'LOCCITANE 록시땅 [버베나 포켓솝 정품 ]시트러스 버베나 프레쉬 밀크 250ml 15LC250VA23 259557 옵션없음 냥냥홀릭'</li></ul>                                                      |
| 9.0   | <ul><li>'바이오가 등드름 바디워시 베타인살리실레이트 옵션없음 카프리'</li><li>'x 2개 바디워시 910g 베이비파우더 해피바스 1WDC1FFF7 옵션없음 플러스몰'</li><li>'더바디샵 모링가 샤워젤 750ml(신형) 1개 옵션없음 디제이커머스(DJ커머스)'</li></ul>                                                                                                    |
| 16.0  | <ul><li>'얼투아 PERFUME HAND CREAM WINTER ROSE 옵션없음 현대스타일'</li><li>'아이깨끗해 프리미엄 클린 비건 폼 핸드솝 피오니향 450ml 1개 옵션없음 둘레푸드'</li><li>'Oz 아이깨끗해 순2종세트 옵션없음 온집안(onziban)'</li></ul>                                                                                                   |
| 10.0  | <ul><li>'파우더/피부파우더/분칠/아기엉덩이 아기살접힌데 존슨즈 콘스타치 옵션없음 진소란총각네'</li><li>'영국 우즈오브윈저 화이트 자스민 바디 파우더 100g / Woods of windsor 옵션없음 Hong Joo Ra'</li><li>'파우더200g/ 존슨즈 땀띠 분칠 아기 엉덩이 콘스타치 존슨즈 콘스타치 파우더200g 후니후니003'</li></ul>                                                        |

## Evaluation

### Metrics
| Label   | Accuracy |
|:--------|:---------|
| **all** | 0.7189   |

## Uses

### Direct Use for Inference

First install the SetFit library:

```bash
pip install setfit
```

Then you can load this model and run inference.

```python
from setfit import SetFitModel

# Download from the 🤗 Hub
model = SetFitModel.from_pretrained("mini1013/master_cate_bt3_test")
# Run inference
preds = model("아로마티카 퓨어 앤 소프트 여성청결제 170ml (폼타입) 옵션없음 포사도")
```

<!--
### Downstream Use

*List how someone could finetune this model on their own dataset.*
-->

<!--
### Out-of-Scope Use

*List how the model may foreseeably be misused and address what users ought not to do with the model.*
-->

<!--
## Bias, Risks and Limitations

*What are the known or foreseeable issues stemming from this model? You could also flag here known failure cases or weaknesses of the model.*
-->

<!--
### Recommendations

*What are recommendations with respect to the foreseeable issues? For example, filtering explicit content.*
-->

## Training Details

### Training Set Metrics
| Training set | Min | Median | Max |
|:-------------|:----|:-------|:----|
| Word count   | 3   | 9.3333 | 20  |

| Label | Training Sample Count |
|:------|:----------------------|
| 0.0   | 22                    |
| 1.0   | 20                    |
| 2.0   | 20                    |
| 3.0   | 12                    |
| 4.0   | 21                    |
| 5.0   | 18                    |
| 6.0   | 23                    |
| 7.0   | 15                    |
| 8.0   | 20                    |
| 9.0   | 20                    |
| 10.0  | 11                    |
| 11.0  | 15                    |
| 12.0  | 20                    |
| 13.0  | 23                    |
| 14.0  | 21                    |
| 15.0  | 22                    |
| 16.0  | 21                    |

### Training Hyperparameters
- batch_size: (512, 512)
- num_epochs: (50, 50)
- max_steps: -1
- sampling_strategy: oversampling
- num_iterations: 60
- body_learning_rate: (2e-05, 1e-05)
- head_learning_rate: 0.01
- loss: CosineSimilarityLoss
- distance_metric: cosine_distance
- margin: 0.25
- end_to_end: False
- use_amp: False
- warmup_proportion: 0.1
- l2_weight: 0.01
- seed: 42
- eval_max_steps: -1
- load_best_model_at_end: False

### Training Results
| Epoch   | Step | Training Loss | Validation Loss |
|:-------:|:----:|:-------------:|:---------------:|
| 0.0263  | 1    | 0.5057        | -               |
| 1.3158  | 50   | 0.423         | -               |
| 2.6316  | 100  | 0.1568        | -               |
| 3.9474  | 150  | 0.067         | -               |
| 5.2632  | 200  | 0.0479        | -               |
| 6.5789  | 250  | 0.0324        | -               |
| 7.8947  | 300  | 0.0196        | -               |
| 9.2105  | 350  | 0.0138        | -               |
| 10.5263 | 400  | 0.0111        | -               |
| 11.8421 | 450  | 0.0051        | -               |
| 13.1579 | 500  | 0.0041        | -               |
| 14.4737 | 550  | 0.0043        | -               |
| 15.7895 | 600  | 0.0026        | -               |
| 17.1053 | 650  | 0.0005        | -               |
| 18.4211 | 700  | 0.0003        | -               |
| 19.7368 | 750  | 0.0002        | -               |
| 21.0526 | 800  | 0.0002        | -               |
| 22.3684 | 850  | 0.0002        | -               |
| 23.6842 | 900  | 0.0002        | -               |
| 25.0    | 950  | 0.0002        | -               |
| 26.3158 | 1000 | 0.0001        | -               |
| 27.6316 | 1050 | 0.0001        | -               |
| 28.9474 | 1100 | 0.0001        | -               |
| 30.2632 | 1150 | 0.0001        | -               |
| 31.5789 | 1200 | 0.0001        | -               |
| 32.8947 | 1250 | 0.0001        | -               |
| 34.2105 | 1300 | 0.0001        | -               |
| 35.5263 | 1350 | 0.0001        | -               |
| 36.8421 | 1400 | 0.0001        | -               |
| 38.1579 | 1450 | 0.0001        | -               |
| 39.4737 | 1500 | 0.0001        | -               |
| 40.7895 | 1550 | 0.0001        | -               |
| 42.1053 | 1600 | 0.0001        | -               |
| 43.4211 | 1650 | 0.0001        | -               |
| 44.7368 | 1700 | 0.0001        | -               |
| 46.0526 | 1750 | 0.0001        | -               |
| 47.3684 | 1800 | 0.0001        | -               |
| 48.6842 | 1850 | 0.0001        | -               |
| 50.0    | 1900 | 0.0001        | -               |

### Framework Versions
- Python: 3.10.12
- SetFit: 1.1.0
- Sentence Transformers: 3.3.1
- Transformers: 4.44.2
- PyTorch: 2.2.0a0+81ea7a4
- Datasets: 3.2.0
- Tokenizers: 0.19.1

## Citation

### BibTeX
```bibtex
@article{https://doi.org/10.48550/arxiv.2209.11055,
    doi = {10.48550/ARXIV.2209.11055},
    url = {https://arxiv.org/abs/2209.11055},
    author = {Tunstall, Lewis and Reimers, Nils and Jo, Unso Eun Seo and Bates, Luke and Korat, Daniel and Wasserblat, Moshe and Pereg, Oren},
    keywords = {Computation and Language (cs.CL), FOS: Computer and information sciences, FOS: Computer and information sciences},
    title = {Efficient Few-Shot Learning Without Prompts},
    publisher = {arXiv},
    year = {2022},
    copyright = {Creative Commons Attribution 4.0 International}
}
```

<!--
## Glossary

*Clearly define terms in order to be accessible across audiences.*
-->

<!--
## Model Card Authors

*Lists the people who create the model card, providing recognition and accountability for the detailed work that goes into its construction.*
-->

<!--
## Model Card Contact

*Provides a way for people who have updates to the Model Card, suggestions, or questions, to contact the Model Card authors.*
-->