---
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: 니베아 맨 프레시 킥 쉐이빙 폼 200ml 옵션없음 세계로마트
- text: '[백화점즉시입고/ ] 크리니크 포 맨 오일 컨트롤 엑스폴리에이팅 토닉 200ml 크리니크 옴므 옵션없음 제이앤케이'
- text: 디오프러스 AC시카 카밍 부스팅 트라이얼키트 4종 세트 1세트 옵션없음 건강드림
- text: '[더페이스샵] 더프레시포맨 수분플루이드 200 mL 옵션없음 (주)엘지생활건강'
- text: 랩시리즈 올인원 멀티 액션 훼이스 워시 100ml 11203597 올인원 멀티 액션 훼이스 워시 100ml 세론세론
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: 0.6473429951690821
      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:** 13 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                                                                                                                                                                                                                                              |
|:------|:------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
| 13.0  | <ul><li>'엠도씨 릴리프 폼클렌징 150g 옵션없음 라봉'</li><li>'홀츠포맨 남자클렌징폼 500ml 옵션없음 (주)안나홀츠'</li><li>'[당일출고] 랩시리즈 올인원 멀티 액션 훼이스 워시 100ml 옵션없음 제이에이치컴퍼니'</li></ul>                                                                                                     |
| 12.0  | <ul><li>'홀츠포맨 옴므 남성 남자 화장품 주름개선 보습 영양크림 100ml 홀츠포맨'</li><li>'정품 위너크림파워 특허받은남성크림벌침 옵션없음 큐샵몰'</li><li>'엠도씨 화이트닝 톤 업 크림 50ml 엠도씨'</li></ul>                                                                                                              |
| 6.0   | <ul><li>'[용량 +25%] 니베아 맨 프로텍트 앤 케어 쉐이빙폼 면도크림 250ml X 3개 센서티브 쉐이빙 폼 200ml X 3개 (주)에스티아이그룹'</li><li>'쉐이브젤 면도 폼 크림 영국 킹오브쉐이브 센서티브 175ml 04 센서티브 쉐이브 세럼 50ml 크리스탈링크'</li><li>'쉐이빙폼 저자극 면도크림 200ml 3개+3중날 면도기 3개 [BB3] 오리지널2개+센서티브2개 에스세이지 주식회사'</li></ul> |
| 0.0   | <ul><li>'사타구니 고환 가려움 곰팡이균 습진 백선 완선 연고 옵션없음 글로리아'</li><li>'사타구니 땀냄새케어 스프레이휴대 남성청결제 세정제 옵션없음 담고 마켓'</li><li>'서라봉스프레이 옵션없음 주식회사 햇살메디컬'</li></ul>                                                                                                         |
| 5.0   | <ul><li>'설화수 맨 본윤 남자 선크림 썬크림 선물 옴므 올인원 비비 톤업 설화수본윤'</li><li>'달바 비건 맨즈 쿨링 밸런싱 선크림 50ml(SPF50+) 달바 공식스토어'</li><li>'랩시리즈 파워 프로텍터 100ml SPF50 옵션없음 메가랜드'</li></ul>                                                                                        |
| 2.0   | <ul><li>'392755 NEW로맨틱 에멀전 130ml 옵션없음 제이에프무역'</li><li>'[LG생활건강]피지오겔 DMT 포맨 플루이드100ml x 1개 옵션없음 에스케이스토아주식회사'</li><li>'보닌 더 스타일 에멀전 135ml 더 스타일 에멀전 135ml 보닌 옵션없음 우리유통상사'</li></ul>                                                                     |
| 3.0   | <ul><li>'얼음 아이스 남성 데일리 얼굴팩 마스크팩 시트 Gosun'</li><li>'퓨어덤 릴랙스 하이드라 남성용 마스크 1매 퓨어덤'</li><li>'릴리프 맨테라피 마스크 18ml x4 엠도씨코리아'</li></ul>                                                                                                                       |
| 8.0   | <ul><li>'[당일출고] 보닌 더 캐릭터 블랙 시그니처 토너 140ml 옵션없음 현영'</li><li>'비오템 옴므 아쿠아파워 토너 200ml/남성스킨 젤타입/ 국내발송 정품 리퍼브상품(새상품이나 용기 스티커 들뜸) 주식회사 오즈비엔에이치'</li><li>'크리니크 포 맨 엑스폴리에이팅 토닉 200ml 옵션없음 이엘씨에이한국 (유)'</li></ul>                                               |
| 10.0  | <ul><li>'크리니크 포 맨 맥시멈 하이드레이터 액티베이티드 워터-젤 컨센트레이트 48ml 옵션없음 에이치코리아'</li><li>'설화수 본윤 에센스 140ml 유통기한 27년 설화수'</li><li>'MISSHA 맨즈 큐어 앰플 에센스 150ml 미샤'</li></ul>                                                                                            |
| 9.0   | <ul><li>'클라랑스 맨 에너자이징 아이 젤 15ml 클라랑스'</li><li>'랩시리즈 데일리 레스큐 에너자이징 아이 트리트먼트 15ml 랩시리즈'</li><li>'셀맨 셀울트라 아이 세럼 엑스티 15ml 셀맨'</li></ul>                                                                                                                   |
| 11.0  | <ul><li>'우르오스 스킨 밀크 중건성 200ml 옵션없음 유니온'</li><li>'아이디얼포맨 퍼펙트올인원밀크 150ml + 100ml 남성용 아이디얼포맨 퍼펙트올인원밀크 150ml + 1 쇼핑천국이야기'</li><li>'BRTC 파워 옴므 올인원 솔루션 200ml 동의 린앤몰'</li></ul>                                                                             |
| 1.0   | <ul><li>'꽃을든남자 이모션 스페셜세트(로션2p+스킨1p) 옵션없음 테디코스'</li><li>'(백화점 상품) 레드옥스남성 스페셜 2종 (W2B7B02) 1929235 기본상품 머스트겟'</li><li>'보닌 더 캐릭터 2종 기획세트 옵션없음 디제이커머스(DJ커머스)'</li></ul>                                                                                   |
| 4.0   | <ul><li>'랩시리즈 인스턴트 픽스 BB 틴티트 50ml 랩시리즈'</li><li>'오브제 매직 타투 브로우 남자 눈썹 정리 그리기 옵션없음 포리프'</li><li>'미프 미남크림 남자 썬 비비 커버 크림 50ml 미백 BB 잡티 커버 자외선 차단 미프'</li></ul>                                                                                            |

## Evaluation

### Metrics
| Label   | Accuracy |
|:--------|:---------|
| **all** | 0.6473   |

## 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_bt0_test")
# Run inference
preds = model("니베아 맨 프레시 킥 쉐이빙 폼 200ml 옵션없음 세계로마트")
```

<!--
### 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   | 4   | 8.8913 | 19  |

| Label | Training Sample Count |
|:------|:----------------------|
| 0.0   | 12                    |
| 1.0   | 25                    |
| 2.0   | 20                    |
| 3.0   | 19                    |
| 4.0   | 17                    |
| 5.0   | 18                    |
| 6.0   | 22                    |
| 8.0   | 19                    |
| 9.0   | 10                    |
| 10.0  | 11                    |
| 11.0  | 22                    |
| 12.0  | 18                    |
| 13.0  | 17                    |

### 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 |
|:-------:|:----:|:-------------:|:---------------:|
| 0.0370  | 1    | 0.4919        | -               |
| 1.8519  | 50   | 0.3712        | -               |
| 3.7037  | 100  | 0.0915        | -               |
| 5.5556  | 150  | 0.0351        | -               |
| 7.4074  | 200  | 0.0122        | -               |
| 9.2593  | 250  | 0.007         | -               |
| 11.1111 | 300  | 0.0006        | -               |
| 12.9630 | 350  | 0.0002        | -               |
| 14.8148 | 400  | 0.0002        | -               |
| 16.6667 | 450  | 0.0002        | -               |
| 18.5185 | 500  | 0.0001        | -               |
| 20.3704 | 550  | 0.0001        | -               |
| 22.2222 | 600  | 0.0001        | -               |
| 24.0741 | 650  | 0.0001        | -               |
| 25.9259 | 700  | 0.0001        | -               |
| 27.7778 | 750  | 0.0001        | -               |
| 29.6296 | 800  | 0.0001        | -               |
| 31.4815 | 850  | 0.0001        | -               |
| 33.3333 | 900  | 0.0001        | -               |
| 35.1852 | 950  | 0.0001        | -               |
| 37.0370 | 1000 | 0.0001        | -               |
| 38.8889 | 1050 | 0.0001        | -               |
| 40.7407 | 1100 | 0.0001        | -               |
| 42.5926 | 1150 | 0.0001        | -               |
| 44.4444 | 1200 | 0.0001        | -               |
| 46.2963 | 1250 | 0.0001        | -               |
| 48.1481 | 1300 | 0.0001        | -               |
| 50.0    | 1350 | 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.*
-->