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---
tags:
- setfit
- sentence-transformers
- text-classification
- generated_from_setfit_trainer
widget:
- text: '[2+1]디엘프렌즈 순한네일 수성네일 유아 키즈 매니큐어 네일스티커 선물세트 캔디핑크_옐로우_핑크봉봉 출산/육아 > 스킨/바디용품
> 어린이네일케어'
- text: '[3입] 킨더퍼페츠 아기입욕제 버블 거품 유아입욕제 카밍아로마 400g_바바옐로우 400g_아토그린 400g 출산/육아 > 스킨/바디용품
> 유아입욕제'
- text: '[2+1]디엘프렌즈 순한네일 수성네일 유아 키즈 매니큐어 네일스티커 선물세트 핑크봉봉_다홍_다홍 출산/육아 > 스킨/바디용품 > 어린이네일케어'
- text: 유아 네일 키즈 어린이 아동 손톱 매니큐어 네일 스티커 달콤한 캔디 출산/육아 > 스킨/바디용품 > 어린이네일케어
- text: 네일아트 언포일 레진 투명 얼음 믹스 스톤 100입 8종 언포일스톤 GSTON-111 출산/육아 > 스킨/바디용품 > 어린이네일케어
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:** 14 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 |
|:------|:--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
| 3.0 | <ul><li>'[2+1]디엘프렌즈 순한네일 수성네일 유아 키즈 매니큐어 네일스티커 선물세트 다홍_옐로우_핑크스타 출산/육아 > 스킨/바디용품 > 어린이네일케어'</li><li>'어린이 유아 캐치티니핑 손톱 네일 스티커 산리오 포켓몬 짱구 키즈 매니큐어 귀걸이 스티커 네일 스티커_[알쏭달쏭 캐치티니핑] 네일스티커 출산/육아 > 스킨/바디용품 > 어린이네일케어'</li><li>'유아용 키즈 셀프 손톱 캐릭터 스티커 판박이 A011K 출산/육아 > 스킨/바디용품 > 어린이네일케어'</li></ul> |
| 1.0 | <ul><li>'[항균99%] 신생아 유아 아기 엉덩이 클렌저 청결제 세정제 04.로션 300ml (대용량) 출산/육아 > 스킨/바디용품 > 기타스킨/바디용품'</li><li>'아토팜 퓨어 클렌징 패드 30매 출산/육아 > 스킨/바디용품 > 기타스킨/바디용품'</li><li>'보타니컬테라피 키즈 페이셜 폼 클렌저 280ml × 3개 출산/육아 > 스킨/바디용품 > 기타스킨/바디용품'</li></ul> |
| 6.0 | <ul><li>'궁중비책 헤어 샴푸 350ml 미동의_벨런싱 크림 180ml 출산/육아 > 스킨/바디용품 > 유아바스/샴푸'</li><li>'존슨즈 액티브 키즈 클린 앤드 프레쉬 바스 500ml 출산/육아 > 스킨/바디용품 > 유아바스/샴푸'</li><li>'페나텐 영양 로션 400ml 크림 50ml 출산/육아 > 스킨/바디용품 > 유아바스/샴푸'</li></ul> |
| 2.0 | <ul><li>'쥬리아 루나리스 스킨커버21호 본품+리필포함 9g O 출산/육아 > 스킨/바디용품 > 색조화장품'</li><li>'스킨커버21호 9g 본품+리필포함 쥬리아화장품 -O 루나리스화장품 7WB16E50 출산/육아 > 스킨/바디용품 > 색조화장품'</li><li>'Beautyblender 뷰티블렌더 리퀴드 블렌더클린서 출산/육아 > 스킨/바디용품 > 색조화장품'</li></ul> |
| 0.0 | <ul><li>'래쉬 크림 나뚜라하우스 유아용품 100ml 다이아퍼 기저귀케어 1021455 출산/육아 > 스킨/바디용품 > 기저귀크림'</li><li>'Weleda 베이비 카렌듈라 웨더 프로텍션 크림 30ml 11203703 출산/육아 > 스킨/바디용품 > 기저귀크림'</li><li>'아토팜 기저귀크림 다이애퍼 수딩 크림 60ml 유아동용 모든피부 1개 11203564 출산/육아 > 스킨/바디용품 > 기저귀크림'</li></ul> |
| 12.0 | <ul><li>'에코뮤 컴팩트파우더 20g / 아이베베 수딩 파우더 24g 베이비파우더 아기파우더 01.아이베베 파우더 24g 1개 출산/육아 > 스킨/바디용품 > 유아파우더'</li><li>'아토팜 수딩크림60ml 다이애퍼 기저귀 [G7548B4Z] 출산/육아 > 스킨/바디용품 > 유아파우더'</li><li>'아토팜 수딩 젤 로션 11203698 200ml x 1개 출산/육아 > 스킨/바디용품 > 유아파우더'</li></ul> |
| 4.0 | <ul><li>'1+1 오가베베 아기 크리미 로션 베이비 유기농 시어버터 신생아 유아 고보습 크리미로션 1+1 출산/육아 > 스킨/바디용품 > 유아로션'</li><li>'그린핑거 촉촉한 자연보습 베이비 로션, 500ml 500ml × 1개 출산/육아 > 스킨/바디용품 > 유아로션'</li><li>'보타니컬테라피 키즈 바디워시 / 어린이 유아 키즈 스킨케어 03.키즈 컨디셔너 (450ml) 출산/육아 > 스킨/바디용품 > 유아로션'</li></ul> |
| 5.0 | <ul><li>'1+1 뽀로로 립밤 립큐어 4종/아기 유아 립밤 어린이 립케어 (뽀로로 패티 크롱 루피) 패티 립큐어 (바나나향)_크롱 립큐어 (딸기향) 출산/육아 > 스킨/바디용품 > 유아립케어'</li><li>'1+1 뽀로로 립밤 립큐어 4종/아기 유아 립밤 어린이 립케어 (뽀로로 패티 크롱 루피) 크롱 립큐어 (딸기향)_루피 립큐어 x 2개세트 (복숭아향) 출산/육아 > 스킨/바디용품 > 유아립케어'</li><li>'COVERGIRL 클린 프레시 틴트 립밤, I Cherry-Ish You 379493 I Cherry-Ish You 출산/육아 > 스킨/바디용품 > 유아립케어'</li></ul> |
| 11.0 | <ul><li>'차앤맘 피토세린 멀티 퍼포스 인텐시브 수딩 밤 30g 베이비 신생아 유아 어린이 바디 얼굴 올인원 출산/육아 > 스킨/바디용품 > 유아크림'</li><li>'[팸퍼스 ] 아비노베이비 더멕사 아토 나이트타임 밤 312g x1개 (+팸퍼스 터치오브네이처 샘플팩 ) 더멕사 아토 나이트밤 312g+팸퍼스 4단계 출산/육아 > 스킨/바디용품 > 유아크림'</li><li>'[아토팜]아토팜 에센셜 케어 세트 출산/육아 > 스킨/바디용품 > 유아크림'</li></ul> |
| 10.0 | <ul><li>'토이세븐 시크릿쥬쥬 시크릿 목욕놀이 바스볼 출산/육아 > 스킨/바디용품 > 유아입욕제'</li><li>'사부 타일랜드 배쓰밤 리리와디 2개 출산/육아 > 스킨/바디용품 > 유아입욕제'</li><li>'아가드 구름목욕시간 500g 베이직 유아 아기 거품 목욕 입욕제 버블 폼 와우버블바스 400g_시트러스 출산/육아 > 스킨/바디용품 > 유아입욕제'</li></ul> |
| 9.0 | <ul><li>'존슨즈 베이비 오일 200ml 출산/육아 > 스킨/바디용품 > 유아오일'</li><li>'존슨즈 베이비오일 00ml 순한 아기 마사지 유아 보습 로션 유아용 바디 워시 샴푸 출산/육아 > 스킨/바디용품 > 유아오일'</li><li>'(1개)호호에미 베이비 오일 100ml 12월 초 입고 후 순차 출고될 예정입니다. 출산/육아 > 스킨/바디용품 > 유아오일'</li></ul> |
| 13.0 | <ul><li>'보타니컬테라피 대용량 아기 베이비 클렌징2종 무향(바디워시500ml+샴푸 500ml) 무향_피치블로썸 출산/육아 > 스킨/바디용품 > 혼합세트'</li><li>'보타니컬테라피 베이비 모이스춰 대용량 2종세트 (로션+크림) 출산/육아 > 스킨/바디용품 > 혼합세트'</li><li>'누들앤부 1+1+1 대용량 7종 유아 로션 샴푸 워시 (베이비밤 제외) 대용량 뉴본_대용량 로션_대용량 샴푸 출산/육아 > 스킨/바디용품 > 혼합세트'</li></ul> |
| 7.0 | <ul><li>'궁중비책 프리뮨 크리미솝 90g 출산/육아 > 스킨/바디용품 > 유아비누'</li><li>'비누 몰드 1구 62종 모음 캔들 천사 장난감 꽃 실리콘몰드 비누틀 09플라워 3호 출산/육아 > 스킨/바디용품 > 유아비누'</li><li>'비누몰드/장미몰드 B_(B8)미니바다8구 출산/육아 > 스킨/바디용품 > 유아비누'</li></ul> |
| 8.0 | <ul><li>'궁중비책 베이비 이지워시 선로션 60ml (SPF30), 1개 출산/육아 > 스킨/바디용품 > 유아선케어'</li><li>'[1+1]타가 유아 키즈 무기자차 비타 선쿠션 출산/육아 > 스킨/바디용품 > 유아선케어'</li><li>'(독일직배) 니베아 썬키즈 센시티브 스프레이 썬크림 선스크린 Spf50+ 200ml 2개 Nivea Sun Kids Sensitive 출산/육아 > 스킨/바디용품 > 유아선케어'</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_bc10")
# Run inference
preds = model("유아 네일 키즈 어린이 아동 손톱 매니큐어 네일 스티커 달콤한 캔디 출산/육아 > 스킨/바디용품 > 어린이네일케어")
```
<!--
### 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 | 7 | 13.9688 | 29 |
| 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 | 20 |
| 9.0 | 70 |
| 10.0 | 70 |
| 11.0 | 70 |
| 12.0 | 70 |
| 13.0 | 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 |
|:-------:|:----:|:-------------:|:---------------:|
| 0.0055 | 1 | 0.493 | - |
| 0.2747 | 50 | 0.4998 | - |
| 0.5495 | 100 | 0.4964 | - |
| 0.8242 | 150 | 0.3376 | - |
| 1.0989 | 200 | 0.2021 | - |
| 1.3736 | 250 | 0.0521 | - |
| 1.6484 | 300 | 0.0033 | - |
| 1.9231 | 350 | 0.0003 | - |
| 2.1978 | 400 | 0.0002 | - |
| 2.4725 | 450 | 0.0002 | - |
| 2.7473 | 500 | 0.0001 | - |
| 3.0220 | 550 | 0.0001 | - |
| 3.2967 | 600 | 0.0 | - |
| 3.5714 | 650 | 0.0 | - |
| 3.8462 | 700 | 0.0 | - |
| 4.1209 | 750 | 0.0 | - |
| 4.3956 | 800 | 0.0 | - |
| 4.6703 | 850 | 0.0 | - |
| 4.9451 | 900 | 0.0 | - |
| 5.2198 | 950 | 0.0 | - |
| 5.4945 | 1000 | 0.0 | - |
| 5.7692 | 1050 | 0.0001 | - |
| 6.0440 | 1100 | 0.0002 | - |
| 6.3187 | 1150 | 0.0 | - |
| 6.5934 | 1200 | 0.0 | - |
| 6.8681 | 1250 | 0.0 | - |
| 7.1429 | 1300 | 0.0 | - |
| 7.4176 | 1350 | 0.0 | - |
| 7.6923 | 1400 | 0.0 | - |
| 7.9670 | 1450 | 0.0 | - |
| 8.2418 | 1500 | 0.0 | - |
| 8.5165 | 1550 | 0.0 | - |
| 8.7912 | 1600 | 0.0 | - |
| 9.0659 | 1650 | 0.0 | - |
| 9.3407 | 1700 | 0.0 | - |
| 9.6154 | 1750 | 0.0 | - |
| 9.8901 | 1800 | 0.0 | - |
| 10.1648 | 1850 | 0.0 | - |
| 10.4396 | 1900 | 0.0 | - |
| 10.7143 | 1950 | 0.0 | - |
| 10.9890 | 2000 | 0.0 | - |
| 11.2637 | 2050 | 0.0 | - |
| 11.5385 | 2100 | 0.0 | - |
| 11.8132 | 2150 | 0.0 | - |
| 12.0879 | 2200 | 0.0 | - |
| 12.3626 | 2250 | 0.0 | - |
| 12.6374 | 2300 | 0.0 | - |
| 12.9121 | 2350 | 0.0 | - |
| 13.1868 | 2400 | 0.0 | - |
| 13.4615 | 2450 | 0.0 | - |
| 13.7363 | 2500 | 0.0 | - |
| 14.0110 | 2550 | 0.0 | - |
| 14.2857 | 2600 | 0.0 | - |
| 14.5604 | 2650 | 0.0 | - |
| 14.8352 | 2700 | 0.0 | - |
| 15.1099 | 2750 | 0.0 | - |
| 15.3846 | 2800 | 0.0 | - |
| 15.6593 | 2850 | 0.0 | - |
| 15.9341 | 2900 | 0.0 | - |
| 16.2088 | 2950 | 0.0 | - |
| 16.4835 | 3000 | 0.0 | - |
| 16.7582 | 3050 | 0.0 | - |
| 17.0330 | 3100 | 0.0 | - |
| 17.3077 | 3150 | 0.0 | - |
| 17.5824 | 3200 | 0.0 | - |
| 17.8571 | 3250 | 0.0 | - |
| 18.1319 | 3300 | 0.0 | - |
| 18.4066 | 3350 | 0.0 | - |
| 18.6813 | 3400 | 0.0 | - |
| 18.9560 | 3450 | 0.0 | - |
| 19.2308 | 3500 | 0.0 | - |
| 19.5055 | 3550 | 0.0 | - |
| 19.7802 | 3600 | 0.0 | - |
| 20.0549 | 3650 | 0.0 | - |
| 20.3297 | 3700 | 0.0 | - |
| 20.6044 | 3750 | 0.0 | - |
| 20.8791 | 3800 | 0.0 | - |
| 21.1538 | 3850 | 0.0 | - |
| 21.4286 | 3900 | 0.0 | - |
| 21.7033 | 3950 | 0.0 | - |
| 21.9780 | 4000 | 0.0 | - |
| 22.2527 | 4050 | 0.0 | - |
| 22.5275 | 4100 | 0.0 | - |
| 22.8022 | 4150 | 0.0 | - |
| 23.0769 | 4200 | 0.0 | - |
| 23.3516 | 4250 | 0.0 | - |
| 23.6264 | 4300 | 0.0 | - |
| 23.9011 | 4350 | 0.0 | - |
| 24.1758 | 4400 | 0.0 | - |
| 24.4505 | 4450 | 0.0 | - |
| 24.7253 | 4500 | 0.0 | - |
| 25.0 | 4550 | 0.0 | - |
| 25.2747 | 4600 | 0.0 | - |
| 25.5495 | 4650 | 0.0 | - |
| 25.8242 | 4700 | 0.0 | - |
| 26.0989 | 4750 | 0.0 | - |
| 26.3736 | 4800 | 0.0 | - |
| 26.6484 | 4850 | 0.0 | - |
| 26.9231 | 4900 | 0.0 | - |
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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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