---
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: ZZZM 여성 질 세정제 삽입형 청결제 질세척 약국질세정제 질세정기 옵션없음 주식회사 아들러
- text: 때비누 시리즈 사해소금 화산송이 고체때비누 100g 2.사해소금때비누 카이그룹
- text: 필리더스 쿨링 풋워시 500ml 옵션없음 동아제약(주)서울지점
- text: 지오마 바디스크럽 리모델링 600g 용기형 1개 옵션없음 원라이터
- text: 더곳트 일본 가슴비누 엉덩이비누 펠리칸비누 선물 세트 80g_엉덩이비누 네오네이쳐
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: 0.6996138996138996
      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>'한가인 승모패치 승모근패치 에셀라이트 14개입 1박스 옵션없음 잡동사니스토어'</li><li>'락토모아 비건 펩타이드 젤 3개입 건조 케어 이너 일회용 보습제 옵션없음 (주)나이스데이365'</li><li>'발렌타인 페페클리어 250ml 페페클리어 옵션없음 (주)딩동'</li></ul>                                                                                    |
| 13.0  | <ul><li>'Purelis 천상목욕 경험을 24개코스믹 배쓰밤 선물 세트 옵션없음 세렌몰1'</li><li>'본베인 봉봉버블 거품입욕제 사해소금 함유 어린이반신욕 족욕제 버블바 천연 블루(깔끔한 사과향)_150g 본베인'</li><li>'딸라스파 발네오 솔트 (600g) 옵션없음 러비뷰티'</li></ul>                                                                               |
| 12.0  | <ul><li>'바른케어 바른수 일회용 질세정기 5개입 여성청결제 약국 저자극 약산성 질세정제 50ml 바른케어 바른수 질세정기 30개입 주식회사 대한의료기'</li><li>'이너수 Y존케어 의료기기 질세정기 2개입 3.4g 1개 3.4g × 옵션없음 최상현'</li><li>'이너수 질세정기 2개입X2박스(4개입) 질내 보습 삽입형 의료기기 질세정제 주사기타입 여성청결제 옵션없음 알리코제약(주)'</li></ul>                    |
| 8.0   | <ul><li>'바세린 퓨어 스킨 젤리 오리지날 50ml 2개 옵션없음 주식회사 피네'</li><li>'천연라이브 정제청대밤 인디고 30g 스틱형 멀티밤 11203575 옵션없음 타임퍼니'</li><li>'씨큐라롬 젤 옵션없음 (주)에코앤네이쳐'</li></ul>                                                                                                          |
| 11.0  | <ul><li>'도테라 자몽15ml 도테라오일 doterra 옵션없음 베르데몰'</li><li>'근육통완화 천연아로마롤온 Body Curing BC오일 10ml 옵션없음 히솝리프'</li><li>'피몽쉐 리버티 롤온 8ml 옵션없음 주식회사 이디케이스파솔루션'</li></ul>                                                                                                  |
| 1.0   | <ul><li>'도브 센서티브바 미국 106g 14개입 옵션없음 옐로우브릭로드'</li><li>'[효창비누] 클래식 라인 _ 마카다미아, 아보카도, 아몬드 아보카도 3개 효창'</li><li>'[상반기 총결산 앵콜 / 린스바 ] 바이티얼스 올인원바 2+2 옵션없음 주식회사 마마포레스트'</li></ul>                                                                                   |
| 6.0   | <ul><li>'아베다 쿨링 밸런싱 오일 컨센트레이트 50ml 1021479 옵션없음 굿데이'</li><li>'[현대백화점]아베다 스트레스 픽스 컨센트레이트 (7ml) 아베다 스트레스 픽스 컨센트레이트 (7ml) (주)현대백화점'</li><li>'눅스 멀티 리치 오일 100ml + 10ml 옵션없음 유쾌한 형제'</li></ul>                                                                    |
| 14.0  | <ul><li>'생식기제모크림 엉덩이 가슴털 항문제모크림 옵션없음 다담꼬'</li><li>'브라질리언 왁싱 셀프 겨드랑이 생식기 항문 똥고 주변 다리털 가슴털 샤워 올리브잉제모크림 휴대용 핑크제모크림 50g_1개 초록커머스'</li><li>'셀프왁싱 겨드랑이 비키니 남자 눈썹 브라질리언 슈가링 왁싱 재료 커비스 1개(전용키트 증정) 고야앤드미디어'</li></ul>                                                |
| 0.0   | <ul><li>'니베아 데오드란트 롤온 맨 딥 50ml 옵션없음 (주)금옥승유통'</li><li>'Mitchum 어드밴스드 컨트롤 클린 인비저블 솔리드 765g27온스 4팩 옵션없음 젠틀스토어'</li><li>'도브 오리지널 롤온 데오드란트 1개 옵션없음 드랑'</li></ul>                                                                                                 |
| 7.0   | <ul><li>'[홀리데이] 논픽션 바디워시&바디로션 세트 (6종 중 택1) 논픽션'</li><li>'더바디샵 모링가 샤워젤&바디로션 선물세트 (888103) 더바디샵'</li><li>'nb도브여행용3종-B타입 1box50입 옵션없음 물빛나래상회'</li></ul>                                                                                                         |
| 3.0   | <ul><li>'이노벨라 샤워코롱 바이올렛 퍼플 150ml O 옵션없음 와이케이비 (YKB) 상사'</li><li>'좋은향기 샤워코롱 150ml YWD05555M15 옵션없음 예진몰'</li><li>'조러브스 조 바이 조 러브스 배스 코롱 200ml 옵션없음 포비티엘'</li></ul>                                                                                             |
| 15.0  | <ul><li>'[1+1] 바렌 시어버터 슬리핑 뒤꿈치 보습 발각질 풋케어 힐 패치 1개 (10개입) (주)마르스랩스'</li><li>'티타니아 크랙트힐밤 75ml 옵션없음 서정'</li><li>'케라셀네일 풋크림 30g 옵션없음 집 꾸미기'</li></ul>                                                                                                            |
| 4.0   | <ul><li>'지오마 이몰리언트 바디스크럽 딸기 600g / 옵션없음 아코리'</li><li>'지오마 이몰리언트 바디스크럽 600g 1개 600g × 1개 600g x 1개 케이컴퍼니'</li><li>'엄마의목욕탕레시피 필링 패드 스트롱 25ml 옵션없음 하이케어팜'</li></ul>                                                                                             |
| 2.0   | <ul><li>'상떼 아줄렌 수더 겔 500ml 진정 수분 마사지겔 💚아카토너 500ml+버블공병+패드200매_아카마스크2장+상떼체험분최다💗 달링태그(Darling_Tag)'</li><li>'[국내정품 병원용] 피지오겔 프로 리스토어링 로션 400ml 옵션없음 에이아이랩 주식회사'</li><li>'LOCCITANE 록시땅 시어 버베나 엑스트라 젠틀 핸드 앤 바디 로션 300ml 01LTV300K23 258851 옵션없음 냥냥홀릭'</li></ul> |
| 9.0   | <ul><li>'닥터브로너스 퓨어 캐스틸 솝 950ml - 아몬드 옵션없음 다사다 유한책임회사'</li><li>'핑크 그레이프후룻 샤워젤 750ML 옵션없음 (주)씨제이이엔엠'</li><li>'더바디샵 모링가 샤워젤 750ml(신형) 1개 옵션없음 디제이커머스(DJ커머스)'</li></ul>                                                                                          |
| 16.0  | <ul><li>'아이깨끗해 순2종세트 옵션없음 마켓몬스터'</li><li>'잔망루피 핸드크림 2종 세트 옵션없음 토마토'</li><li>'UN 우산 카밀 핸드크림클래식허벌 2P세트쇼핑백포함 수동우산 핸드크림 도리존'</li></ul>                                                                                                                           |
| 10.0  | <ul><li>'존슨즈 콘스타치 파우더 200g 옵션없음 금순상사'</li><li>'파우더200g/ 존슨즈 땀띠 분칠 아기 엉덩이 콘스타치 존슨즈 콘스타치 파우더200g 후니후니003'</li><li>'Sky Organics 바디용 Zinc Oxide 파우더 454g x 3 옵션없음 오메가'</li></ul>                                                                                |

## Evaluation

### Metrics
| Label   | Accuracy |
|:--------|:---------|
| **all** | 0.6996   |

## 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("필리더스 쿨링 풋워시 500ml 옵션없음 동아제약(주)서울지점")
```

<!--
### 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: (30, 30)
- 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    | 0.5048        | -               |
| 1.3158  | 50   | 0.3396        | -               |
| 2.6316  | 100  | 0.0979        | -               |
| 3.9474  | 150  | 0.0358        | -               |
| 5.2632  | 200  | 0.0156        | -               |
| 6.5789  | 250  | 0.0081        | -               |
| 7.8947  | 300  | 0.0056        | -               |
| 9.2105  | 350  | 0.0032        | -               |
| 10.5263 | 400  | 0.0005        | -               |
| 11.8421 | 450  | 0.0004        | -               |
| 13.1579 | 500  | 0.0003        | -               |
| 14.4737 | 550  | 0.0003        | -               |
| 15.7895 | 600  | 0.0002        | -               |
| 17.1053 | 650  | 0.0002        | -               |
| 18.4211 | 700  | 0.0002        | -               |
| 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 | 0.0002        | -               |
| 27.6316 | 1050 | 0.0002        | -               |
| 28.9474 | 1100 | 0.0002        | -               |

### 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.*
-->