---
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: AK몰_[랩시리즈][11][남자에센스] 데일리 레스큐 리페어 세럼 기획 세트 (+탄력로션 14ml 증정) 단일상품 (#M)위메프 >
뷰티 > 명품화장품 > 남성화장품 > 남성화장품 위메프 > 뷰티 > 명품화장품 > 남성화장품 > 남성화장품
- text: 이니스프리 그린티 로션 포맨 143159 150ml x 1개 (#M)홈>화장품/미용>남성화장품>스킨 Naverstore > 화장품/미용
> 남성화장품 > 스킨
- text: 맨 리차징 로션 150ml LotteOn > 뷰티 > 남성화장품 > 로션 LotteOn > 뷰티 > 남성화장품 > 로션
- text: 헤라 옴므 에센스 인 에멀전 110ml LotteOn > 뷰티 > 스킨케어 > 로션/에멀젼 LotteOn > 뷰티 > 스킨케어 >
로션/에멀젼
- text: 이니스프리 그린티 스킨 포맨 150ml × 14개 (#M)쿠팡 홈>뷰티>남성화장품>남성스킨케어>스킨/로션/크림 Coupang > 뷰티
> 로드샵 > 남성화장품 > 남성스킨케어 > 스킨/로션/크림
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: 0.8309572301425662
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:** 11 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 |
|:------|:----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
| 3 | <ul><li>'[산타마리아노벨라]로지오네 도포 바르바 - 콜로니아 루사 100ml 화이트_Free (#M)화장품/미용>남성화장품>스킨 AD > Naverstore > smnovella브랜드스토어 > 전체상품'</li><li>'오딧세이 미니어처 스킨 에멀전 25ml x 10개 여행용 MinSellAmount (#M)화장품/향수>스킨케어>스킨/토너 Gmarket > 뷰티 > 화장품/향수 > 스킨케어 > 스킨/토너'</li><li>'비오템 옴므 아쿠아파워 토너 200ml × 2개 (#M)쿠팡 홈>뷰티>남성화장품>남성스킨케어>스킨/로션/크림 Coupang > 뷰티 > 명품뷰티 > 남성화장품 > 남성스킨케어 > 스킨/로션/크림'</li></ul> |
| 5 | <ul><li>'포스 수프림 메탈 아이 세럼 15ml/비오템 홈>화장품/미용>남성화장품>에센스;(#M)홈>화장품/미용>남성화장품>크림 Naverstore > 화장품/미용 > 남성화장품 > 크림'</li><li>'설화수 본윤에센스 140ml (#M)11st>스킨케어>로션/에멀션>로션/에멀션 11st > 뷰티 > 스킨케어 > 로션/에멀션 > 로션/에멀션'</li><li>'비오템 아쿠아파워 클리어에센스 100ml (#M)홈>화장품/미용>남성화장품>에센스 Naverstore > 화장품/미용 > 남성화장품 > 에센스'</li></ul> |
| 1 | <ul><li>'[나인위시스] VB포맨 톤업크림 SPF21 50ml LotteOn > 뷰티 > 남성화장품 > 메이크업 LotteOn > 뷰티 > 남성화장품 > 메이크업'</li><li>'비레디 레벨업 파운데이션 포 히어로즈 SPF50+ PA++++ 30ml 3호 제프리 (#M)홈>화장품/미용>남성화장품>메이크업 Naverstore > 화장품/미용 > 남성화장품 > 메이크업'</li><li>'맨즈 프라이머 비비 세트 - 도자기피부 MinSellAmount 화장품/향수>남성화장품>남성BB크림;(#M)화장품/향수>남성화장품>남성메이크업/BB Gmarket > 뷰티 > 화장품/향수 > 남성화장품 > 남성메이크업/BB'</li></ul> |
| 8 | <ul><li>'랩시리즈 그루밍 쿨링 쉐이브 크림 190ml (#M)화장품/미용>남성화장품>쉐이빙폼 Naverstore > 화장품/미용 > 남성화장품 > 쉐이빙폼'</li><li>'랩시리즈 안티에이지 맥스 LS 크림 50ml (#M)위메프 > 뷰티 > 남성화장품 > 남성 스킨케어 > 남성스킨 위메프 > 뷰티 > 남성화장품 > 남성 스킨케어 > 남성스킨'</li><li>'랩시리즈 안티에이지 맥스 LS 크림 50ml (#M)화장품/미용>남성화장품>에센스 Naverstore > 화장품/미용 > 남성화장품 > 에센스'</li></ul> |
| 2 | <ul><li>'브로앤팁스 수퍼 라이트 선크림 SPR50+ PA++++ 70ml × 1개 (#M)쿠팡 홈>뷰티>스킨케어>선케어/태닝>선케어>선블록/선크림/선로션 Coupang > 뷰티 > 남성화장품 > 남성스킨케어 > 선케어'</li><li>'MEN 릴랙싱 UV 프로펙터 SPF50+/PA+++ 릴랙싱UV프로텍터 LotteOn > 뷰티 > 명품화장품 > 남성화장품 LotteOn > 뷰티 > 명품화장품 > 남성화장품 > 선케어'</li><li>'유브이 디펜스 선 베이스 프레쉬 50ml(SPF50+) (#M)화장품/미용>남성화장품>선크림 Naverstore > 화장품/미용 > 남성화장품 > 선크림'</li></ul> |
| 10 | <ul><li>'세붐 스트라이크 맨테라피 마스크 MinSellAmount (#M)화장품/향수>팩/마스크>마스크시트 Gmarket > 뷰티 > 화장품/향수 > 팩/마스크 > 마스크시트'</li><li>'[퓨어덤] 릴랙스 하이드라 남성용 마스크팩 50매 릴랙스 하이드라 남성용 마스크팩 50매 (#M)쿠팡 홈>뷰티>남성화장품>남성스킨케어>마스크/팩 Coupang > 뷰티 > 남성화장품 > 남성스킨케어 > 마스크/팩'</li><li>'크로마티크 마스크 200ml+샘플2종/염색모전용 MinSellAmount (#M)바디/헤어>헤어케어>헤어트리트먼트 Gmarket > 뷰티 > 바디/헤어 > 헤어케어 > 헤어트리트먼트'</li></ul> |
| 7 | <ul><li>'쿤달 퓨어 앤 세이프 쿨링 남성청결제 2구 세트 300ml LotteOn > 뷰티 > 헤어/바디 > 바디케어 > 청결제 LotteOn > 뷰티 > 헤어/바디 > 바디케어 > 청결제'</li><li>'바버501 이너부스터 남성청결제 263ml 2타입 진저민트 단품 홈>전체상품;홈>화장품/미용>남성화장품>남성청결제;홈>클렌징;(#M)홈>BEST Naverstore > 화장품/미용 > 남성화장품 > 남성청결제'</li><li>'프리메라 후리 엔 후리 맨 에너자이징 포인트 클렌저 200ml 남성 청결제 LotteOn > 뷰티 > 헤어/바디 > 바디케어 > 청결제 LotteOn > 뷰티 > 헤어/바디 > 바디케어 > 청결제'</li></ul> |
| 4 | <ul><li>'수려한 효비담 정율 2종 기획세트 {SR3685} (#M)위메프 > 뷰티 > 스킨케어 > 스킨케어 세트 > 2종/3종 세트 위메프 > 뷰티 > 스킨케어 > 스킨케어 세트'</li><li>'수려한 건양 2종 기획세트 LotteOn > 뷰티 > 남성화장품 > 남성화장품세트 LotteOn > 뷰티 > 남성화장품 > 남성화장품세트'</li><li>'공진향 군 자양 2종 기획세트 LotteOn > 뷰티 > 남성화장품 > 남성화장품세트 LotteOn > 뷰티 > 남성화장품 > 남성화장품세트'</li></ul> |
| 0 | <ul><li>'오딧세이 미니 에멀전 25ml 10개 로션 미니어쳐 여행 오딧세이 미니로션/10개 (#M)11st>남성화장품>남성로션>남성로션 11st > 뷰티 > 남성화장품 > 남성로션'</li><li>'더 후 공진향 군 자양 로션 100ml (#M)화장품/미용>남성화장품>로션 Naverstore > 화장품/미용 > 남성화장품 > 로션'</li><li>'키엘 훼이셜 퓨얼 에너자이징 모이스처 트리트먼트 포 맨 125ml 홈>전체상품;(#M)홈>키엘 Naverstore > 화장품/미용 > 남성화장품 > 로션'</li></ul> |
| 9 | <ul><li>'질레트 프로글라이드 2in1젤 퓨어스포츠 4개 질레트 프로글라이드 2in1젤 퓨어스포츠 4개[G010*2] ssg > 뷰티 > 헤어/바디 > 면도/제모용품 ssg > 뷰티 > 헤어/바디 > 면도/제모용품'</li><li>'[질레트]질레트 포오미 멘솔 175g 2개 질레트 포오미 멘솔 175g 2개[G20*2] LotteOn > 뷰티 > 헤어/바디 > 바디케어 > 목욕비누 LotteOn > 뷰티 > 헤어/바디 > 바디케어 > 목욕비누'</li><li>'[백화점][비오템] 티쀼르 씨솔트 스크럽 125ml (#M)GSSHOP>뷰티>명품화장품>현대백화점 GSSHOP > 뷰티 > 명품화장품 > 현대백화점 > 스킨케어'</li></ul> |
| 6 | <ul><li>'(15%+15%)한스킨 클렌징대장 전품목 클리어런스 세일 11.한스킨 인기 마스크 30매_콜라겐(B0004441) 화장품/향수>메디컬/드럭스토어>스킨/로션/미스트;(#M)화장품/향수>스킨케어>스킨/토너 Gmarket > 뷰티 > 화장품/향수 > 스킨케어'</li><li>'(SF)라네즈 크림스킨 옴므 올인원 150ml + 추가 증정 (#M)위메프 > 뷰티 > 남성화장품 > 남성 스킨케어 > 올인원 위메프 > 뷰티 > 남성화장품 > 남성 스킨케어 > 올인원'</li><li>'랩 시리즈 프로 LS 올-인-원 훼이스 트리트먼트 50ml 없음 (#M)홈>스킨케어>에센스/앰플 HMALL > 뷰티 > 스킨케어 > 에센스/앰플'</li></ul> |
## Evaluation
### Metrics
| Label | Accuracy |
|:--------|:---------|
| **all** | 0.8310 |
## 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_flat_top_cate")
# Run inference
preds = model("맨 리차징 로션 150ml LotteOn > 뷰티 > 남성화장품 > 로션 LotteOn > 뷰티 > 남성화장품 > 로션")
```
<!--
### 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 | 11 | 20.6699 | 63 |
| Label | Training Sample Count |
|:------|:----------------------|
| 0 | 50 |
| 1 | 50 |
| 2 | 50 |
| 3 | 50 |
| 4 | 50 |
| 5 | 50 |
| 6 | 50 |
| 7 | 50 |
| 8 | 50 |
| 9 | 50 |
| 10 | 18 |
### Training Hyperparameters
- batch_size: (64, 64)
- num_epochs: (30, 30)
- max_steps: -1
- sampling_strategy: oversampling
- num_iterations: 100
- 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 |
|:-------:|:-----:|:-------------:|:---------------:|
| 0.0012 | 1 | 0.3982 | - |
| 0.0617 | 50 | 0.4478 | - |
| 0.1235 | 100 | 0.433 | - |
| 0.1852 | 150 | 0.402 | - |
| 0.2469 | 200 | 0.3982 | - |
| 0.3086 | 250 | 0.3669 | - |
| 0.3704 | 300 | 0.3331 | - |
| 0.4321 | 350 | 0.3142 | - |
| 0.4938 | 400 | 0.2879 | - |
| 0.5556 | 450 | 0.2728 | - |
| 0.6173 | 500 | 0.2562 | - |
| 0.6790 | 550 | 0.2449 | - |
| 0.7407 | 600 | 0.2335 | - |
| 0.8025 | 650 | 0.2113 | - |
| 0.8642 | 700 | 0.1952 | - |
| 0.9259 | 750 | 0.1881 | - |
| 0.9877 | 800 | 0.1775 | - |
| 1.0494 | 850 | 0.1609 | - |
| 1.1111 | 900 | 0.1559 | - |
| 1.1728 | 950 | 0.1385 | - |
| 1.2346 | 1000 | 0.1268 | - |
| 1.2963 | 1050 | 0.1115 | - |
| 1.3580 | 1100 | 0.1059 | - |
| 1.4198 | 1150 | 0.0861 | - |
| 1.4815 | 1200 | 0.0776 | - |
| 1.5432 | 1250 | 0.0676 | - |
| 1.6049 | 1300 | 0.0565 | - |
| 1.6667 | 1350 | 0.0511 | - |
| 1.7284 | 1400 | 0.0442 | - |
| 1.7901 | 1450 | 0.037 | - |
| 1.8519 | 1500 | 0.0375 | - |
| 1.9136 | 1550 | 0.0319 | - |
| 1.9753 | 1600 | 0.0272 | - |
| 2.0370 | 1650 | 0.0213 | - |
| 2.0988 | 1700 | 0.0173 | - |
| 2.1605 | 1750 | 0.0191 | - |
| 2.2222 | 1800 | 0.0152 | - |
| 2.2840 | 1850 | 0.0194 | - |
| 2.3457 | 1900 | 0.0152 | - |
| 2.4074 | 1950 | 0.0173 | - |
| 2.4691 | 2000 | 0.0123 | - |
| 2.5309 | 2050 | 0.0083 | - |
| 2.5926 | 2100 | 0.007 | - |
| 2.6543 | 2150 | 0.0066 | - |
| 2.7160 | 2200 | 0.0077 | - |
| 2.7778 | 2250 | 0.0066 | - |
| 2.8395 | 2300 | 0.0052 | - |
| 2.9012 | 2350 | 0.0055 | - |
| 2.9630 | 2400 | 0.0043 | - |
| 3.0247 | 2450 | 0.0032 | - |
| 3.0864 | 2500 | 0.0028 | - |
| 3.1481 | 2550 | 0.004 | - |
| 3.2099 | 2600 | 0.0039 | - |
| 3.2716 | 2650 | 0.0052 | - |
| 3.3333 | 2700 | 0.0056 | - |
| 3.3951 | 2750 | 0.0064 | - |
| 3.4568 | 2800 | 0.0055 | - |
| 3.5185 | 2850 | 0.0051 | - |
| 3.5802 | 2900 | 0.0041 | - |
| 3.6420 | 2950 | 0.0039 | - |
| 3.7037 | 3000 | 0.0045 | - |
| 3.7654 | 3050 | 0.0062 | - |
| 3.8272 | 3100 | 0.0036 | - |
| 3.8889 | 3150 | 0.0039 | - |
| 3.9506 | 3200 | 0.0035 | - |
| 4.0123 | 3250 | 0.0045 | - |
| 4.0741 | 3300 | 0.0033 | - |
| 4.1358 | 3350 | 0.0048 | - |
| 4.1975 | 3400 | 0.0036 | - |
| 4.2593 | 3450 | 0.0038 | - |
| 4.3210 | 3500 | 0.0045 | - |
| 4.3827 | 3550 | 0.0058 | - |
| 4.4444 | 3600 | 0.0053 | - |
| 4.5062 | 3650 | 0.0073 | - |
| 4.5679 | 3700 | 0.0105 | - |
| 4.6296 | 3750 | 0.0071 | - |
| 4.6914 | 3800 | 0.0045 | - |
| 4.7531 | 3850 | 0.004 | - |
| 4.8148 | 3900 | 0.0034 | - |
| 4.8765 | 3950 | 0.0052 | - |
| 4.9383 | 4000 | 0.0046 | - |
| 5.0 | 4050 | 0.0035 | - |
| 5.0617 | 4100 | 0.003 | - |
| 5.1235 | 4150 | 0.0036 | - |
| 5.1852 | 4200 | 0.0034 | - |
| 5.2469 | 4250 | 0.0041 | - |
| 5.3086 | 4300 | 0.0039 | - |
| 5.3704 | 4350 | 0.0033 | - |
| 5.4321 | 4400 | 0.0028 | - |
| 5.4938 | 4450 | 0.0031 | - |
| 5.5556 | 4500 | 0.0033 | - |
| 5.6173 | 4550 | 0.0043 | - |
| 5.6790 | 4600 | 0.0052 | - |
| 5.7407 | 4650 | 0.004 | - |
| 5.8025 | 4700 | 0.0036 | - |
| 5.8642 | 4750 | 0.0051 | - |
| 5.9259 | 4800 | 0.0047 | - |
| 5.9877 | 4850 | 0.0056 | - |
| 6.0494 | 4900 | 0.0041 | - |
| 6.1111 | 4950 | 0.0036 | - |
| 6.1728 | 5000 | 0.0049 | - |
| 6.2346 | 5050 | 0.004 | - |
| 6.2963 | 5100 | 0.0035 | - |
| 6.3580 | 5150 | 0.0041 | - |
| 6.4198 | 5200 | 0.0025 | - |
| 6.4815 | 5250 | 0.0027 | - |
| 6.5432 | 5300 | 0.0042 | - |
| 6.6049 | 5350 | 0.0036 | - |
| 6.6667 | 5400 | 0.0041 | - |
| 6.7284 | 5450 | 0.0036 | - |
| 6.7901 | 5500 | 0.0044 | - |
| 6.8519 | 5550 | 0.0034 | - |
| 6.9136 | 5600 | 0.0041 | - |
| 6.9753 | 5650 | 0.0036 | - |
| 7.0370 | 5700 | 0.0034 | - |
| 7.0988 | 5750 | 0.0034 | - |
| 7.1605 | 5800 | 0.0039 | - |
| 7.2222 | 5850 | 0.0036 | - |
| 7.2840 | 5900 | 0.0041 | - |
| 7.3457 | 5950 | 0.0031 | - |
| 7.4074 | 6000 | 0.0032 | - |
| 7.4691 | 6050 | 0.0133 | - |
| 7.5309 | 6100 | 0.0154 | - |
| 7.5926 | 6150 | 0.01 | - |
| 7.6543 | 6200 | 0.0063 | - |
| 7.7160 | 6250 | 0.0068 | - |
| 7.7778 | 6300 | 0.0077 | - |
| 7.8395 | 6350 | 0.0047 | - |
| 7.9012 | 6400 | 0.0044 | - |
| 7.9630 | 6450 | 0.0062 | - |
| 8.0247 | 6500 | 0.0057 | - |
| 8.0864 | 6550 | 0.0038 | - |
| 8.1481 | 6600 | 0.0046 | - |
| 8.2099 | 6650 | 0.0041 | - |
| 8.2716 | 6700 | 0.0031 | - |
| 8.3333 | 6750 | 0.0033 | - |
| 8.3951 | 6800 | 0.0042 | - |
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### 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}
}
```
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## Glossary
*Clearly define terms in order to be accessible across audiences.*
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## Model Card Authors
*Lists the people who create the model card, providing recognition and accountability for the detailed work that goes into its construction.*
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## Model Card Contact
*Provides a way for people who have updates to the Model Card, suggestions, or questions, to contact the Model Card authors.*
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