---
tags:
- setfit
- sentence-transformers
- text-classification
- generated_from_setfit_trainer
widget:
- text: 르꼬끄골프 남성 V넥 컬러포인트 니트 가디건 GO321MKC91 스포츠/레저>골프>골프의류>니트
- text: 손가락 보호핑거그립8개입 10세트 보로 프 테이 스포츠/레저>골프>골프연습용품>퍼팅용품
- text: 스컬독 골프 비트코인 볼마커 캐디용품 버디나비 동전 볼마크 스포츠/레저>골프>골프필드용품>골프티
- text: 닥스골프 여성 하우스체크 전판 패턴 여름 홑겹 점퍼 DNJU4B901I2 스포츠/레저>골프>골프의류>점퍼
- text: 미스터골프 빈티지 클래식 금도금 볼마크 그린보수기 홀인원 스포츠/레저>골프>골프필드용품>기타필드용품
metrics:
- accuracy
pipeline_tag: text-classification
library_name: setfit
inference: true
base_model: mini1013/master_domain
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: 1.0
      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:** 9 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                                                                                                                                                                                                                      |
|:------|:------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
| 1.0   | <ul><li>'미즈노 RB 스타일 프리미엄 보스턴백 5LXB210005 스포츠/레저>골프>골프백>보스턴백'</li><li>'캘러웨이 스타 보스턴백 스포츠/레저>골프>골프백>보스턴백'</li><li>'미니 백 골프 클럽 가방 하프백 쿼터백 스포츠/레저>골프>골프백>하프백'</li></ul>                                                            |
| 8.0   | <ul><li>'혼마 파크골프채 아식스볼 고급백 3종세트 SX001 스포츠/레저>골프>파크골프>파크골프클럽'</li><li>'파크골프 실리콘 볼 집게 스포츠/레저>골프>파크골프>파크골프용품'</li><li>'HONMA 2024 혼마 파크골프채 파크골프 2종세트 TX-001 TX001 스포츠/레저>골프>파크골프>파크골프클럽'</li></ul>                               |
| 6.0   | <ul><li>'선물 미끄럼방지 교체 그립테이프 여성골프웨어 골프그립 편리한 DD348 스포츠/레저>골프>골프필드용품>그립'</li><li>'포틴 네임택 홀컵네임택 퍼팅디스크 HN8224 스포츠/레저>골프>골프필드용품>기타필드용품'</li><li>'아이언 그루브 볼크리너외 10가지 기능 그린보수기 판촉용 디봇 라인 정비 스포츠/레저>골프>골프필드용품>기타필드용품'</li></ul>        |
| 7.0   | <ul><li>'아디다스 아디제로 투어2 Q46680 스포츠/레저>골프>골프화'</li><li>'왁 WAAC 골프 여성 STARDUST NEW 골프화 WI4GX23101WHX 스포츠/레저>골프>골프화'</li><li>'닥스 골프화 DKSH20-042M 스포츠/레저>골프>골프화'</li></ul>                                                         |
| 5.0   | <ul><li>'이토보리 2세대 드라이버 2023년 스포츠/레저>골프>골프클럽>드라이버'</li><li>'혼마 베레스 키와미6 2스타 유틸리티 2023년 스포츠/레저>골프>골프클럽>하이브리드/유틸리티'</li><li>'핑 PLD 밀드 앤서 퍼터 2022년 스포츠/레저>골프>골프클럽>퍼터'</li></ul>                                                   |
| 3.0   | <ul><li>'제이린드버그 아디나 스커트 GWSD07409-S125 스포츠/레저>골프>골프의류>스커트'</li><li>'남성 기본 골프복 긴팔티셔츠 남자 흰색 골프 기능성 이너웨어 스포츠/레저>골프>골프의류>티셔츠'</li><li>'데상트골프 여성 와이드 카라 패턴 반팔티셔츠 LGYG DP22WFTS63 스포츠/레저>골프>골프의류>티셔츠'</li></ul>                     |
| 4.0   | <ul><li>'까스텔바작 그린 골프화 슈즈백 신발 케이스 메쉬 주머니 스포츠/레저>골프>골프잡화>슈즈백'</li><li>'지포어 모자 골프 캡 스냅백 써클G G4AS23H39-TWLT 스포츠/레저>골프>골프잡화>모자'</li><li>'잭니클라우스 남성 컬러 포인트 앵클삭스 LBLAX24241 스포츠/레저>골프>골프잡화>양말'</li></ul>                             |
| 0.0   | <ul><li>'VOLVIK 아기상어 골프공 4구 + 볼마커 세트 스포츠/레저>골프>골프공'</li><li>'VOLVIK 스컬 에디션 비비드 골프공 4구 + 볼마커 세트 스포츠/레저>골프>골프공'</li><li>'VOLVIK 크리스탈 골프공 스포츠/레저>골프>골프공'</li></ul>                                                               |
| 2.0   | <ul><li>'골프그립 교환 중형 솔벤트교체 테이프 50미터 양면 골프헤드커버 그립칼 선물zab758 스포츠/레저>골프>골프연습용품>퍼팅용품'</li><li>'퍼팅 골프타격매트 정밀 거리 그린 매트 볼 패드 미니 훈련 보조기구 스포츠/레저>골프>골프연습용품>퍼팅용품'</li><li>'골프 공 리턴 엑서사이즈 자동리턴 퍼팅 연습 둥근형 스포츠/레저>골프>골프연습용품>퍼팅용품'</li></ul> |

## Evaluation

### Metrics
| Label   | Accuracy |
|:--------|:---------|
| **all** | 1.0      |

## 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_sl1")
# Run inference
preds = model("손가락 보호핑거그립8개입 10세트 보로 프 테이 스포츠/레저>골프>골프연습용품>퍼팅용품")
```

<!--
### 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   | 2   | 7.9873 | 18  |

| Label | Training Sample Count |
|:------|:----------------------|
| 0.0   | 70                    |
| 1.0   | 70                    |
| 2.0   | 70                    |
| 3.0   | 70                    |
| 4.0   | 70                    |
| 5.0   | 70                    |
| 6.0   | 70                    |
| 7.0   | 70                    |
| 8.0   | 70                    |

### Training Hyperparameters
- batch_size: (256, 256)
- num_epochs: (30, 30)
- max_steps: -1
- sampling_strategy: oversampling
- num_iterations: 50
- 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 |
|:-------:|:----:|:-------------:|:---------------:|
| 0.0081  | 1    | 0.5161        | -               |
| 0.4032  | 50   | 0.494         | -               |
| 0.8065  | 100  | 0.321         | -               |
| 1.2097  | 150  | 0.2113        | -               |
| 1.6129  | 200  | 0.0942        | -               |
| 2.0161  | 250  | 0.0468        | -               |
| 2.4194  | 300  | 0.0134        | -               |
| 2.8226  | 350  | 0.0003        | -               |
| 3.2258  | 400  | 0.0002        | -               |
| 3.6290  | 450  | 0.0001        | -               |
| 4.0323  | 500  | 0.0001        | -               |
| 4.4355  | 550  | 0.0001        | -               |
| 4.8387  | 600  | 0.0001        | -               |
| 5.2419  | 650  | 0.0001        | -               |
| 5.6452  | 700  | 0.0001        | -               |
| 6.0484  | 750  | 0.0001        | -               |
| 6.4516  | 800  | 0.0001        | -               |
| 6.8548  | 850  | 0.0001        | -               |
| 7.2581  | 900  | 0.0001        | -               |
| 7.6613  | 950  | 0.0001        | -               |
| 8.0645  | 1000 | 0.0001        | -               |
| 8.4677  | 1050 | 0.0           | -               |
| 8.8710  | 1100 | 0.0           | -               |
| 9.2742  | 1150 | 0.0           | -               |
| 9.6774  | 1200 | 0.0           | -               |
| 10.0806 | 1250 | 0.0           | -               |
| 10.4839 | 1300 | 0.0           | -               |
| 10.8871 | 1350 | 0.0           | -               |
| 11.2903 | 1400 | 0.0           | -               |
| 11.6935 | 1450 | 0.0           | -               |
| 12.0968 | 1500 | 0.0           | -               |
| 12.5    | 1550 | 0.0           | -               |
| 12.9032 | 1600 | 0.0           | -               |
| 13.3065 | 1650 | 0.0           | -               |
| 13.7097 | 1700 | 0.0           | -               |
| 14.1129 | 1750 | 0.0           | -               |
| 14.5161 | 1800 | 0.0           | -               |
| 14.9194 | 1850 | 0.0           | -               |
| 15.3226 | 1900 | 0.0           | -               |
| 15.7258 | 1950 | 0.0           | -               |
| 16.1290 | 2000 | 0.0           | -               |
| 16.5323 | 2050 | 0.0           | -               |
| 16.9355 | 2100 | 0.0           | -               |
| 17.3387 | 2150 | 0.0           | -               |
| 17.7419 | 2200 | 0.0           | -               |
| 18.1452 | 2250 | 0.0           | -               |
| 18.5484 | 2300 | 0.0           | -               |
| 18.9516 | 2350 | 0.0           | -               |
| 19.3548 | 2400 | 0.0           | -               |
| 19.7581 | 2450 | 0.0           | -               |
| 20.1613 | 2500 | 0.0           | -               |
| 20.5645 | 2550 | 0.0           | -               |
| 20.9677 | 2600 | 0.0           | -               |
| 21.3710 | 2650 | 0.0           | -               |
| 21.7742 | 2700 | 0.0           | -               |
| 22.1774 | 2750 | 0.0           | -               |
| 22.5806 | 2800 | 0.0           | -               |
| 22.9839 | 2850 | 0.0           | -               |
| 23.3871 | 2900 | 0.0           | -               |
| 23.7903 | 2950 | 0.0           | -               |
| 24.1935 | 3000 | 0.0           | -               |
| 24.5968 | 3050 | 0.0           | -               |
| 25.0    | 3100 | 0.0           | -               |
| 25.4032 | 3150 | 0.0           | -               |
| 25.8065 | 3200 | 0.0           | -               |
| 26.2097 | 3250 | 0.0           | -               |
| 26.6129 | 3300 | 0.0           | -               |
| 27.0161 | 3350 | 0.0           | -               |
| 27.4194 | 3400 | 0.0           | -               |
| 27.8226 | 3450 | 0.0           | -               |
| 28.2258 | 3500 | 0.0           | -               |
| 28.6290 | 3550 | 0.0           | -               |
| 29.0323 | 3600 | 0.0           | -               |
| 29.4355 | 3650 | 0.0           | -               |
| 29.8387 | 3700 | 0.0           | -               |

### 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.*
-->