---
tags:
- setfit
- sentence-transformers
- text-classification
- generated_from_setfit_trainer
widget:
- text: 빨수있는 헝겊 공구가방 남자 아기 출산선물 육아템 캠핑장난감 유아놀이 장남감 1개  출산/육아 > 완구/인형 > 역할놀이/소꿉놀이
- text: 꼬마실로폰 완구 원목블록 출산 매트 육아  출산/육아 > 완구/인형 > 음악/악기놀이
- text: 아이링고 뉴 스타터세트 212pcs 블럭장난감 유치원교구  출산/육아 > 완구/인형 > 블록
- text: 쿠쿠토이즈 코코몽 모래놀이 완구 출산 육아 매트  출산/육아 > 완구/인형 > 역할놀이/소꿉놀이
- text: 유아용품 레드박스 뉴 주방놀이세트 완구 육아 출산 매트  출산/육아 > 완구/인형 > 역할놀이/소꿉놀이
metrics:
- accuracy
pipeline_tag: text-classification
library_name: setfit
inference: true
base_model: mini1013/master_domain
---

# 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:** 18 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                                                                                                                                                                                                                                                                      |
|:------|:------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
| 17.0  | <ul><li>'포켓몬카드 오리진 디아루가 Vstar UR 유니버스 [S]  출산/육아 > 완구/인형 > 캐릭터카드/딱지'</li><li>'[리틀램스쿨][칭찬교구] 칭찬딱지(Chips Collector) C_2  출산/육아 > 완구/인형 > 캐릭터카드/딱지'</li><li>'매직 MH3 SPG 커스텀 TCG 카드 네크로도미넌스 나두 날개 달린 Wisdom Kozilek 부정한 출산 의식 대리인의 깨진 현실 플레어  출산/육아 > 완구/인형 > 캐릭터카드/딱지'</li></ul> |
| 7.0   | <ul><li>'꿈나라 자동 오르골모빌 흑백 컬러 신생아 아기 침대 수동 동물 도형 인형 애기 하트흑백 모빌  출산/육아 > 완구/인형 > 신생아/영유아완구'</li><li>'에뜨와 임신출산선물 코니딸랑이세트 07P083101  출산/육아 > 완구/인형 > 신생아/영유아완구'</li><li>'[모노레임] [단품][2025 뱀띠 출산선물][태명자수]햇뱀 딸랑이 인형(toy)  출산/육아 > 완구/인형 > 신생아/영유아완구'</li></ul>                       |
| 13.0  | <ul><li>'영유아용품 비키즈 투칸 피아노놀이 육아 완구 신생아 매트 출산  출산/육아 > 완구/인형 > 음악/악기놀이'</li><li>'핑크퐁 육아 출산 음악 악기놀이 아기상어 피아노 둥이선물 키즈카페 음량  출산/육아 > 완구/인형 > 음악/악기놀이'</li><li>'유아악기 파도소리 핸드드럼 구슬탬버린 출산선물  출산/육아 > 완구/인형 > 음악/악기놀이'</li></ul>                                                       |
| 0.0   | <ul><li>'애플비 신생아 초점책 아기초점책 4권  출산/육아 > 완구/인형 > 감각발달완구'</li><li>'아기 헝겊책 모음 코야 누가숨었지 초점 헝겊책 무당벌레  출산/육아 > 완구/인형 > 감각발달완구'</li><li>'1+1 정품 국민 애벌레 인형 촉감 감각 애착인형 백일 아기 장난감  출산/육아 > 완구/인형 > 감각발달완구'</li></ul>                                                                     |
| 12.0  | <ul><li>'꼭지퍼즐 핑크퐁 탈것 그림퍼즐 육아 완구 매트 출산 유아동퍼즐  출산/육아 > 완구/인형 > 유아동퍼즐'</li><li>'멜로디 동물퍼즐 유아장난감 출산선물 아기장난감  출산/육아 > 완구/인형 > 유아동퍼즐'</li><li>'쌍문상회 캐치티니핑 시즌3 직소퍼즐 150pcs 액자 유아동퍼즐 완구 매트 출산 육아  출산/육아 > 완구/인형 > 유아동퍼즐'</li></ul>                                                     |
| 16.0  | <ul><li>'손오공 탑블레이드 드래셀S  출산/육아 > 완구/인형 > 작동완구'</li><li>'포켓몬스터 팽이 세트 포켓몬팽이 2개 배틀판  출산/육아 > 완구/인형 > 작동완구'</li><li>'손오공 메탈베이블레이드 4D 엘드라고디스트로이 F:S  출산/육아 > 완구/인형 > 작동완구'</li></ul>                                                                                               |
| 14.0  | <ul><li>'뽀로로 봉제인형 패티 루피 크롱 에디 해리 포비  출산/육아 > 완구/인형 > 인형'</li><li>'옹알이 콩콩이 콩순이 동생 인형 장난감  출산/육아 > 완구/인형 > 인형'</li><li>'젤리캣 국민애착인형 블라썸 크림 버니 L  출산/육아 > 완구/인형 > 인형'</li></ul>                                                                                                   |
| 2.0   | <ul><li>'아기 전신운동 방울 손잡이 유아 목튜브 대근육 출산선물  출산/육아 > 완구/인형 > 물놀이용품'</li><li>'즈램린 애니멀 미니 워터건 물총 매트 육아 완구 물놀이용품 출산  출산/육아 > 완구/인형 > 물놀이용품'</li><li>'유아 놀이풀장 엠보싱바닥 아기풀장 수영장 소형  출산/육아 > 완구/인형 > 물놀이용품'</li></ul>                                                                     |
| 3.0   | <ul><li>'엉뚱발랄콩순이 물감색칠놀이3  출산/육아 > 완구/인형 > 미술놀이'</li><li>'스크레치페이퍼출산/육아완구/매트미술놀이기타미술놀이  출산/육아 > 완구/인형 > 미술놀이'</li><li>'치킨만들기 미니어쳐 양념후라이드 패스트푸드 출산 육아 미술놀이 위블센  출산/육아 > 완구/인형 > 미술놀이'</li></ul>                                                                                  |
| 6.0   | <ul><li>'비바 뉴 프리미엄 145 킥보드 스쿠터 씽씽이 접이식  출산/육아 > 완구/인형 > 승용완구 > 킥보드/씽씽이'</li><li>'마이크로킥보드 마이크로킥보드 미니 핸드 디럭스 LED 라벤더  출산/육아 > 완구/인형 > 승용완구 > 킥보드/씽씽이'</li><li>'마이크로킥보드 미니 투고 디럭스 플러스 LED 푸쉬바 세트  출산/육아 > 완구/인형 > 승용완구 > 킥보드/씽씽이'</li></ul>                                      |
| 4.0   | <ul><li>'아이링고 뉴 스타터세트 212pcs 블럭장난감 유치원교구  출산/육아 > 완구/인형 > 블록'</li><li>'18개월~3세 안심 장난감 블록 테이블 세트  출산/육아 > 완구/인형 > 블록'</li><li>'듀플로호환 유아대형블럭장난감 통큰블럭 소방 경찰 병원  출산/육아 > 완구/인형 > 블록'</li></ul>                                                                                    |
| 9.0   | <ul><li>'영유아용품 레드박스 뉴 피자놀이세트 매트 완구 출산 육아  출산/육아 > 완구/인형 > 역할놀이/소꿉놀이'</li><li>'김밥가게놀이 매트 육아 완구 출산 원목블록 민릿느  출산/육아 > 완구/인형 > 역할놀이/소꿉놀이'</li><li>'과일썰기놀이 완구 원목블록 출산 육아 매트  출산/육아 > 완구/인형 > 역할놀이/소꿉놀이'</li></ul>                                                                  |
| 5.0   | <ul><li>'세계유통 말랑말랑 키즈볼세트 육아 완구 출산 매트 소프트볼 공  출산/육아 > 완구/인형 > 스포츠완구'</li><li>'쿠쿠토이즈 동물볼링 육아 매트 출산 완구  출산/육아 > 완구/인형 > 스포츠완구'</li><li>'농구놀이 농구대 스포츠완구 완구 매트 출산 육아  출산/육아 > 완구/인형 > 스포츠완구'</li></ul>                                                                             |
| 11.0  | <ul><li>'어린이 세발 자전거 1-3-6 세 아기 영 유아 5세 임산부 출산 신혼부부 집들이 선물 덮게 없는 블루 1개  출산/육아 > 완구/인형 > 유아/어린이자전거'</li><li>'48개월 세발자전거 유모차 보호자 손잡이 캐노피자전거(그레이) 주행 튼튼한 1개  출산/육아 > 완구/인형 > 유아/어린이자전거'</li><li>'돌아기자전거 두돌 아기 자전거 3살 트라이크 36개월 30개월  출산/육아 > 완구/인형 > 유아/어린이자전거'</li></ul>         |
| 8.0   | <ul><li>'아리아띠 얼굴 몸통 두조각 동물 퍼즐 두돌 두뇌활동 출산선물  출산/육아 > 완구/인형 > 언어/학습완구'</li><li>'어린이 놀이영어 원목 알파벳자석블럭 4세 유치원생 출산선물  출산/육아 > 완구/인형 > 언어/학습완구'</li><li>'뚜뚜아트 세이펜 아기포스터 유아병풍 아기벽보 코팅 종이 숫자1-100  출산/육아 > 완구/인형 > 언어/학습완구'</li></ul>                                                  |
| 15.0  | <ul><li>'프레파라트 생물 과학교구 출산 자연 프레파라트 육아 생물 학습교구  출산/육아 > 완구/인형 > 자연/과학완구'</li><li>'어린이완구소프트 안킬로 사우르스 반디 공룡 출산 자연 매트  출산/육아 > 완구/인형 > 자연/과학완구'</li><li>'반디 소프트 카르노타우르스 공룡 완구 자연 매트 출산 육아  출산/육아 > 완구/인형 > 자연/과학완구'</li></ul>                                                     |
| 1.0   | <ul><li>'주택 마당 튼튼살대 2인용 어린이 그네 출산선물 유치부  출산/육아 > 완구/인형 > 공간놀이기구'</li><li>'출산선물 오래타는 튼튼 국산 방문그네 키카 유아그네 흔들그네  출산/육아 > 완구/인형 > 공간놀이기구'</li><li>'쿠쿠토이즈 에듀플레이하우스 바이올렛 완구 놀이집 매트 육아 출산  출산/육아 > 완구/인형 > 공간놀이기구'</li></ul>                                                          |
| 10.0  | <ul><li>'유치원 4세반 학습교구 손가락발달 큐브 구슬타워 성취감 돌아기 성장  출산/육아 > 완구/인형 > 원목교구/가베'</li><li>'원목링쌓기 롤러코스터 아기상어 핑크퐁 가베 출산 원목교구 카룰빈  출산/육아 > 완구/인형 > 원목교구/가베'</li><li>'다채로운 모양 블록 분류 게임 몬테소리 학습 교육 완구 비비 출산 인니 퍼즐 선물  출산/육아 > 완구/인형 > 원목교구/가베'</li></ul>                                    |

## 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_bc13")
# Run inference
preds = model("꼬마실로폰 완구 원목블록 출산 매트 육아  출산/육아 > 완구/인형 > 음악/악기놀이")
```

<!--
### 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   | 14.3937 | 25  |

| Label | Training Sample Count |
|:------|:----------------------|
| 0.0   | 20                    |
| 1.0   | 20                    |
| 2.0   | 20                    |
| 3.0   | 20                    |
| 4.0   | 20                    |
| 5.0   | 20                    |
| 6.0   | 8                     |
| 7.0   | 20                    |
| 8.0   | 20                    |
| 9.0   | 20                    |
| 10.0  | 20                    |
| 11.0  | 20                    |
| 12.0  | 20                    |
| 13.0  | 20                    |
| 14.0  | 20                    |
| 15.0  | 20                    |
| 16.0  | 20                    |
| 17.0  | 20                    |

### 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 |
|:-------:|:----:|:-------------:|:---------------:|
| 0.0147  | 1    | 0.4769        | -               |
| 0.7353  | 50   | 0.4673        | -               |
| 1.4706  | 100  | 0.1769        | -               |
| 2.2059  | 150  | 0.0467        | -               |
| 2.9412  | 200  | 0.012         | -               |
| 3.6765  | 250  | 0.0068        | -               |
| 4.4118  | 300  | 0.0067        | -               |
| 5.1471  | 350  | 0.0043        | -               |
| 5.8824  | 400  | 0.0022        | -               |
| 6.6176  | 450  | 0.0001        | -               |
| 7.3529  | 500  | 0.0001        | -               |
| 8.0882  | 550  | 0.0001        | -               |
| 8.8235  | 600  | 0.0001        | -               |
| 9.5588  | 650  | 0.0001        | -               |
| 10.2941 | 700  | 0.0001        | -               |
| 11.0294 | 750  | 0.0001        | -               |
| 11.7647 | 800  | 0.0           | -               |
| 12.5    | 850  | 0.0           | -               |
| 13.2353 | 900  | 0.0           | -               |
| 13.9706 | 950  | 0.0           | -               |
| 14.7059 | 1000 | 0.0           | -               |
| 15.4412 | 1050 | 0.0           | -               |
| 16.1765 | 1100 | 0.0           | -               |
| 16.9118 | 1150 | 0.0           | -               |
| 17.6471 | 1200 | 0.0           | -               |
| 18.3824 | 1250 | 0.0           | -               |
| 19.1176 | 1300 | 0.0           | -               |
| 19.8529 | 1350 | 0.0           | -               |
| 20.5882 | 1400 | 0.0           | -               |
| 21.3235 | 1450 | 0.0           | -               |
| 22.0588 | 1500 | 0.0           | -               |
| 22.7941 | 1550 | 0.0           | -               |
| 23.5294 | 1600 | 0.0           | -               |
| 24.2647 | 1650 | 0.0           | -               |
| 25.0    | 1700 | 0.0           | -               |
| 25.7353 | 1750 | 0.0           | -               |
| 26.4706 | 1800 | 0.0           | -               |
| 27.2059 | 1850 | 0.0           | -               |
| 27.9412 | 1900 | 0.0           | -               |
| 28.6765 | 1950 | 0.0           | -               |
| 29.4118 | 2000 | 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}
}
```

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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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