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---
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: 아이오페 바이오 컨디셔닝 에센스/맨 에센스/택1 맨 바이오 컨디셔닝 에센스 (#M)11st>스킨케어>에센스/세럼>에센스/세럼 11st
> 뷰티 > 스킨케어 > 에센스/세럼 > 에센스/세럼
- text: 오딧세이 블랙 에멀전 100ml + 에멀전 30ml MinSellAmount (#M)화장품/향수>남성화장품>남성로션 Gmarket >
뷰티 > 화장품/향수 > 남성화장품 > 남성로션
- text: (랩시리즈)(2) 올인원 로션 Size Up 세트 (+대용량 샘플 20ml 추가 증정) 단일상품 (#M)화장품/향수>남성화장품>남성로션
Gmarket > 뷰티 > 화장품/향수 > 남성화장품 > 남성로션
- text: 설화수 본윤 단품 2종 세트 _G 설화수 본윤 단품 2종 세트 (#M)화장품/향수>남성화장품>남성에센스/크림 Gmarket > 뷰티
> 화장품/향수 > 남성화장품 > 남성에센스/크림
- text: 아이오페 맨 바이오 컨디셔닝 에센스 145ml × 4개 (#M)쿠팡 홈>뷰티>남성화장품>남성스킨케어>스킨/로션/크림 Coupang >
뷰티 > 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: 0.8685831622176592
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>'쾌남 엑스퍼트 스킨 300ml 3개 MinSellAmount (#M)화장품/향수>스킨케어>스킨/토너 Gmarket > 뷰티 > 화장품/향수 > 스킨케어 > 스킨/토너'</li><li>'더페이스샵 더 블랙밤 스킨 140ml MinSellAmount (#M)화장품/향수>남성화장품>남성로션 Gmarket > 뷰티 > 화장품/향수 > 남성화장품 > 남성로션'</li><li>'캐릭터 리파이닝 350ml x 1개/스킨/로션/헬스/모텔 MinSellAmount 화장품/향수>스킨/로션>로션/에멀젼;(#M)화장품/향수>스킨케어>로션/에멀젼 Gmarket > 뷰티 > 화장품/향수 > 스킨케어 > 로션/에멀젼'</li></ul> |
| 5 | <ul><li>'키엘 에이지 디펜더 파워 세럼 75ml LotteOn > 뷰티 > 메이크업 > 베이스메이크업 > 베이스/프라이머 LotteOn > 뷰티 > 메이크업 > 베이스메이크업 > 베이스/프라이머'</li><li>'포스 수프림 메탈 아이 세럼 15ml ssg > 뷰티 > 남성화장품 > 크림;ssg > 뷰티 > 명품화장품 > 남성화장품;ssg > 뷰티 > 스킨케어 > 스킨케어세트 ssg > 뷰티 > 남성화장품 > 크림'</li><li>'에이지 디펜더 파워 세럼 75ml 50~100ml(g) LotteOn > 뷰티 > 명품화장품 > 남성화장품 LotteOn > 뷰티 > 남성화장품 > 로션'</li></ul> |
| 1 | <ul><li>'비레디 레벨 업 파운데이션 포 히어로즈 30ml (SPF50+) 05 오웬 (어두운 피부) (#M)홈>화장품/미용>남성화장품>메이크업 Naverstore > 화장품/미용 > 남성화장품 > 메이크업'</li><li>'비레디 마그네틱 피팅 쿠션 15g + 15g(리필, SPF50+) 3호 제프리 (#M)홈>전체상품 Naverstore > 화장품/미용 > 남성화장품 > 메이크업'</li><li>'[기타]레벨업 파운데이션 SPF50+ PA++++ (남자비비 파운데이션으로 레벨업) (옵 1.01 스톤 (매우 밝은 피부) (#M)11st>메이크업>페이스메이크업>파운데이션 11st > 뷰티 > 메이크업 > 페이스메이크업 > 파운데이션'</li></ul> |
| 8 | <ul><li>'랩시리즈 데일리 레스큐 에너자이징 젤 크림 50ml (#M)홈>스킨케어>남성화장품 Naverstore > 화장품/미용 > 남성화장품 > 크림'</li><li>'랩 시리즈 데일리 레스큐 에너자이징 젤 크림 50ml LotteOn > 뷰티 > 스킨케어 > 로션/에멀젼 LotteOn > 뷰티 > 스킨케어 > 로션/에멀젼'</li><li>'랩 시리즈 데일리 레스큐 에너자이징 젤크림 50ml [00001] 데일리 레스큐 에너자이징 젤크림 50ml (#M)11st>남성화장품>남성로션>남성로션 11st > 뷰티 > 남성화장품 > 남성로션'</li></ul> |
| 2 | <ul><li>'입큰 맨 파워 액티브 선 비비 입큰 맨 파워 액티브 올인원 선 비비 50ml × 2개 Coupang > 뷰티 > 남성화장품 > 남성메이크업 > 베이스메이크업;(#M)쿠팡 홈>뷰티>남성화장품>남성메이크업>베이스메이크업 Coupang > 뷰티 > 남성화장품 > 남성메이크업 > 베이스메이크업'</li><li>'꽃을든남자 에너지팩토리 맨즈밤 50ml 남자 비비크림 어두운피부용 (#M)화장품/향수>남성화장품>남성메이크업/BB Gmarket > 뷰티 > 화장품/향수 > 남성화장품 > 남성메이크업/BB'</li><li>'그라펜 데일리 웨어 비비크림 (#M)11st>남성화장품>남성BB크림>남성BB크림 11st > 뷰티 > 남성화장품 > 남성BB크림'</li></ul> |
| 10 | <ul><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>'엠도씨 화이트닝 맨테라피 마스크 18ml × 4개 쿠팡 홈>뷰티>남성화장품>남성스킨케어>클렌징/마스크;Coupang > 뷰티 > 남성화장품 > 남성스킨케어 > 클렌징/마스크;쿠팡 홈>뷰티>남성화장품>남성스킨케어>클렌징/필링;(#M)쿠팡 홈>뷰티>남성화장품>남성스킨케어>마스크/팩 Coupang > 뷰티 > 남성화장품 > 남성스킨케어 > 마스크/팩'</li><li>'퓨어덤 릴랙스 하이드라 남성용 마스크팩 x 30매 (#M)홈>남성화장품 Naverstore > 화장품/미용 > 남성화장품 > 마스크/팩'</li></ul> |
| 7 | <ul><li>'무칸 옴므 버블쿨링 남성청결제 70ml X 1개 MinSellAmount 스마일배송 홈>생활/주방>바디케어>청결제;스마일배송 홈>빠른장보기>바디케어>바디케어;(#M)스마일배송 홈>뷰티>바디케어>바디워시 Gmarket > 뷰티 > 바디/헤어 > 바디케어 > 남성청결제'</li><li>'[프리메라][NEW] 후리 앤 후리 맨 에너자이징 포인트 클렌저 150ml(의정부점) (#M)11st>클렌징/필링>클렌징로션>클렌징로션 11st > 뷰티 > 클렌징/필링 > 클렌징로션'</li><li>'브로앤팁스 포인트 클리닉 남성청결제 150ml (#M)홈>화장품/미용>남성화장품>남성청결제 Naverstore > 화장품/미용 > 남성화장품 > 남성청결제'</li></ul> |
| 4 | <ul><li>'시세이도 [시세이도][특별3] NEW 파란자차 스틱 세트 선택완료 × 단품없음 × 선택완료 (#M)쿠팡 홈>뷰티>스킨케어>선케어/태닝>선케어>선스틱 Coupang > 뷰티 > 스킨케어 > 선케어/태닝 > 선케어 > 선스틱'</li><li>'헤라 옴므 블랙 퍼펙트 2종 기획세트 포장 안 함 (#M)11st>남성화장품>남성화장품세트>남성화장품세트 11st > 뷰티 > 남성화장품 > 남성화장품세트'</li><li>'헤라 옴므 에센스 인 2종 세트 / 쇼핑백 포함 (#M)쿠팡 홈>뷰티>남성화장품>남성화장품세트 Coupang > 뷰티 > 남성화장품 > 남성화장품세트'</li></ul> |
| 0 | <ul><li>'제주녹차로마무리하는촉촉한피부 이 니 스 프 리 그린티 포맨 로션 150ml 150ml (#M)쿠팡 홈>뷰티>스킨케어>로션 Coupang > 뷰티 > 로드샵 > 스킨케어 > 로션'</li><li>'미스쾌남 클래식(유리병) 스킨/에멀젼 택1 미스쾌남 클래식(유리병) 로션 140ml (#M)홈>화장품/미용>남성화장품>스킨 Naverstore > 화장품/미용 > 남성화장품 > 스킨'</li><li>'라미 맨넨/멘넨 스킨브레이서 로션 180ml MinSellAmount (#M)바디/헤어>바디케어>바디로션 Gmarket > 뷰티 > 바디/헤어 > 바디케어 > 바디로션'</li></ul> |
| 9 | <ul><li>'[동일 본품 ] 랩시리즈 멀티 액션 훼이스 워시 100ml 1+1 멀티 액션 훼이스 워시 100ml 1+1 (#M)화장품/미용>남성화장품>클렌징 LO > Naverstore > window > 멘즈케어 > 클렌징'</li><li>'[눙크]질레트 퓨전 프로쉴드 칠 면도날 4개 ssg > 뷰티 > 메이크업 > 베이스메이크업 > 메이크업베이스 ssg > 뷰티 > 메이크업 > 베이스메이크업 > 메이크업베이스'</li><li>'[니베아]니베아 맨 딥 쉐이빙 폼 200ml X 3개 옵션없음 LotteOn > 뷰티 > 헤어/바디 > 바디케어 > 데오드란트 LotteOn > 뷰티 > 헤어/바디 > 바디케어 > 데오드란트'</li></ul> |
| 6 | <ul><li>'[입큰맨] 스타일퍼펙트 올인원 선플루이드 스타일퍼펙트 올인원 선플루이드 LotteOn > 뷰티 > 남성화장품 > 스킨 LotteOn > 뷰티 > 남성화장품 > 스킨'</li><li>'우르오스 올인원 스킨밀크 200ml 트래블세트 (워시20ml+샴푸20ml+밀크15ml 증정) 우르오스 올인원 스킨밀크 200ml 트래블세트 (워시20ml+샴푸20ml+밀크15ml 증정) (#M)홈>스킨케어>스킨/로션/올인원>올인원 OLIVEYOUNG > 남성 > 스킨케어 > 올인원'</li><li>'보타닉힐보 아이디얼포맨 퍼펙트 올인원 기획세트(바디워시 증정) (#M)쿠팡 홈>뷰티>바디>바디로션/크림>바디로션 Coupang > 뷰티 > 바디 > 바디로션/크림 > 바디로션'</li></ul> |
## Evaluation
### Metrics
| Label | Accuracy |
|:--------|:---------|
| **all** | 0.8686 |
## 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_bt_top1_test")
# Run inference
preds = model("오딧세이 블랙 에멀전 100ml + 에멀전 30ml MinSellAmount (#M)화장품/향수>남성화장품>남성로션 Gmarket > 뷰티 > 화장품/향수 > 남성화장품 > 남성로션")
```
<!--
### 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 | 20.6216 | 56 |
| 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 | 0.429 | - |
| 0.0617 | 50 | 0.4399 | - |
| 0.1235 | 100 | 0.4253 | - |
| 0.1852 | 150 | 0.4166 | - |
| 0.2469 | 200 | 0.4024 | - |
| 0.3086 | 250 | 0.3741 | - |
| 0.3704 | 300 | 0.3411 | - |
| 0.4321 | 350 | 0.3274 | - |
| 0.4938 | 400 | 0.2956 | - |
| 0.5556 | 450 | 0.2724 | - |
| 0.6173 | 500 | 0.2624 | - |
| 0.6790 | 550 | 0.2515 | - |
| 0.7407 | 600 | 0.2446 | - |
| 0.8025 | 650 | 0.2304 | - |
| 0.8642 | 700 | 0.213 | - |
| 0.9259 | 750 | 0.2048 | - |
| 0.9877 | 800 | 0.1821 | - |
| 1.0494 | 850 | 0.1701 | - |
| 1.1111 | 900 | 0.1579 | - |
| 1.1728 | 950 | 0.1496 | - |
| 1.2346 | 1000 | 0.1328 | - |
| 1.2963 | 1050 | 0.1171 | - |
| 1.3580 | 1100 | 0.1073 | - |
| 1.4198 | 1150 | 0.096 | - |
| 1.4815 | 1200 | 0.0837 | - |
| 1.5432 | 1250 | 0.0765 | - |
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| 1.7284 | 1400 | 0.045 | - |
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| 1.8519 | 1500 | 0.0273 | - |
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### Framework Versions
- Python: 3.10.12
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## Citation
### BibTeX
```bibtex
@article{https://doi.org/10.48550/arxiv.2209.11055,
doi = {10.48550/ARXIV.2209.11055},
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author = {Tunstall, Lewis and Reimers, Nils and Jo, Unso Eun Seo and Bates, Luke and Korat, Daniel and Wasserblat, Moshe and Pereg, Oren},
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title = {Efficient Few-Shot Learning Without Prompts},
publisher = {arXiv},
year = {2022},
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}
```
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## Glossary
*Clearly define terms in order to be accessible across audiences.*
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## Model Card Authors
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