---
tags:
- setfit
- sentence-transformers
- text-classification
- generated_from_setfit_trainer
widget:
- text: 고흥 유자 10kg 신선농장 상품 10kg (#M)식품>농산물>과일>오렌지 T200 > Naverstore > 식품 > 과일 > 오렌지/자몽/레몬
> 오렌지
- text: 국내산 참다래 5kg/10kg 골드/레드키위 국내산 그린키위10kg 91-100과 (#M)식품>농산물>과일>키위/참다래 T200 >
Naverstore > 식품 > 과일 > 키위/참다래
- text: 제스프리 썬골드키위 대왕점보사이즈 8개입 (155g내외) 뉴질랜드 (#M)식품>농산물>과일>바나나 T200 > Naverstore
> 식품 > 과일 > 바나나/망고/파인애플 > 바나나
- text: 새콤달콤 스타루비 레드 자몽 특대과 특품 5kg 5-7과 (#M)식품>농산물>과일>자몽 T200 > Naverstore > 식품 >
과일 > 오렌지/자몽/레몬 > 자몽
- text: 프리미엄 냉동과일 아보카도 다이스, 냉동아보카도 500g 02. 냉동 람부탄 1팩 (#M)식품>농산물>과일>아보카도 T200 > Naverstore
> 식품 > 과일 > 아보카도
metrics:
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- name: SetFit with klue/roberta-base
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type: text-classification
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name: Accuracy
---
# SetFit with klue/roberta-base
This is a [SetFit](https://github.com/huggingface/setfit) model that can be used for Text Classification. This SetFit model uses [klue/roberta-base](https://huggingface.co/klue/roberta-base) 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:** [klue/roberta-base](https://huggingface.co/klue/roberta-base)
- **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:** 31 classes
### 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 |
|:------|:------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
| 20.0 | - '신선마켓 네이블오렌지 블러드오렌지 빨간오렌지 1-17kg 1박스 🍊 블러드오렌지_80-100개 18kg (#M)식품>농산물>과일>오렌지 T200 > Naverstore > 식품 > 과일 > 오렌지/자몽/레몬 > 오렌지'
- '모던 앤 코지 위드 어셈블 화이트체어(발받침포함) rc014 학생의자/사무용의자, 오렌지 (#M)식품>농산물>과일>오렌지 T200 > Naverstore > 식품 > 과일 > 오렌지/자몽/레몬 > 오렌지'
- '네이블오렌지 썬키스트오렌지 블랙라벨오렌지 블랙라벨오렌지 대과 20개 (#M)식품>농산물>과일>오렌지 T200 > Naverstore > 식품 > 과일 > 오렌지/자몽/레몬 > 오렌지'
|
| 19.0 | - '대한민국농수산 아보카도 생과 과일 아보카도(중과) 5개 (#M)식품>농산물>과일>아보카도 T200 > Naverstore > 식품 > 과일 > 아보카도'
- '[ 환불보장] 최상급 아보카도 중과 대과 🥑 중과 (±180g) 20과 (#M)식품>농산물>과일>아보카도 T200 > Naverstore > 식품 > 과일 > 아보카도'
- '아보카도 대과 (후숙, 수량 선택) 아보카도 대과 후숙 12개입 (#M)식품>농산물>과일>아보카도 T200 > Naverstore > 식품 > 과일 > 아보카도'
|
| 27.0 | - '스테비아 일반 대추방울토마토 청포도 레드 블랙 스윗마토 2kg 5kg (소과,중과,대과) 스테비아 방울토마토 500g x 4팩 (#M)식품>농산물>과일>토마토 T200 > Naverstore > 식품 > 과일 > 토마토'
- '스테비아 토마토 대추 방울토마토 설탕 망고맛토 500g 스테비아 큰 토마토 1kg (#M)식품>농산물>과일>토마토 T200 > Naverstore > 식품 > 과일 > 토마토'
- '식식한상 부여 스테비아 레드블랙마토 청포도향 방울토망고 500g 2. 레드스윗마토 500g (#M)식품>농산물>과일>토마토 T200 > Naverstore > 식품 > 과일 > 토마토'
|
| 8.0 | - '가정용 업소용 물에 타서 마시는 매실농축액 1.5L (#M)식품>농산물>과일>매실 T200 > Naverstore > 식품 > 과일 > 매실/무화과 > 매실'
- '매실 원액 국내산 식당 음식 맛내기 음료 청매실 1.5L 상품선택_매실원액1.5리터 (#M)식품>농산물>과일>매실 T200 > Naverstore > 식품 > 과일 > 매실/무화과 > 매실'
- '선물용 국산 수제 매실청 매실원액 액기스 선물세트 부모님설선물 설날 명절 새해 (#M)식품>농산물>과일>매실 T200 > Naverstore > 식품 > 과일 > 매실/무화과 > 매실'
|
| 17.0 | - '신선마켓 생석류 석류생과 못난이 1-5kg 1박스 6개 총 2.7kg내외 (#M)식품>농산물>과일>석류 T200 > Naverstore > 식품 > 과일 > 포도/체리/석류 > 석류'
- '프리미엄 미국산 석류 생석류 석류생과 항공직송 미국 석류 특대_4개입/개당 450g 내외 (#M)식품>농산물>과일>석류 T200 > Naverstore > 식품 > 과일 > 포도/체리/석류 > 석류'
- '정아네식탁 새콤달콤 붉은 제철 석류 생과 3과 약1kg 석류 10과 약3.3kg (#M)식품>농산물>과일>석류 T200 > Naverstore > 식품 > 과일 > 포도/체리/석류 > 석류'
|
| 0.0 | - '청도반시 제철 씨없는 감 연시 홍시 5kg 청도 반시 5kg_중소과(36-40과) (#M)식품>농산물>과일>감 T200 > Naverstore > 식품 > 과일 > 감/홍시'
- '대봉감 홍시 곶감용감 떫은 땡감 대봉시 홍시감 대봉감 10kg_2-1) 10kg 중대과 (36-45과) (#M)식품>농산물>과일>감 T200 > Naverstore > 식품 > 과일 > 감/홍시'
- '대봉감 홍시 곶감용 대봉시 단감 5kg 10kg 13:00 이전주문시 당일발송_10kg 대봉감_대봉감 10kg 45과내 중소과 (#M)식품>농산물>과일>감 T200 > Naverstore > 식품 > 과일 > 감/홍시'
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| 21.0 | - '[하세요]경북 김천 대석 후무사(7월출고) 자두 당일 수확 국내산 2kg/3kg 후무사(7월출고)_대과 3kg (#M)식품>농산물>과일>자두 T200 > Naverstore > 식품 > 과일 > 자두/복숭아 > 자두'
- '[새벽수확] 명품 대과 고당도 자두 (#M)식품>농산물>과일>자두 T200 > Naverstore > 식품 > 과일 > 자두/복숭아 > 자두'
- '달콤함 한가득 자두 300g+300g 소과 (300gx2팩/팩당 11-15과) 자두 소과 (300gx2팩/팩당 11-15과) (#M)식품>농산물>과일>자두 T200 > Naverstore > 식품 > 과일 > 자두/복숭아 > 자두'
|
| 4.0 | - '뉴뜨레 냉동딸기 블루베리 망고 키위 패션후르츠 라즈베리 홍시 무가당 홀 국산 수입산 뉴뜨레 냉동천도복숭아 슬라이스 1kg 중국산 (#M)식품>농산물>과일>딸기 T200 > Naverstore > 식품 > 과일 > 딸기/베리류 > 딸기'
- '상큼딸기 맛있는 설향 달콤 2kg 4kg 대과 6kg (#M)식품>농산물>과일>딸기 T200 > Naverstore > 식품 > 과일 > 딸기/베리류 > 딸기'
- '생딸기 산청 금실 설향 딸기 생딸기(11월 예정) (#M)식품>농산물>과일>딸기 T200 > Naverstore > 식품 > 과일 > 딸기/베리류 > 딸기'
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| 18.0 | - '고당도 애플 미니 복 꿀 수박 3kg 4kg 5kg 6kg 꿀수박_3kg미만 (#M)식품>농산물>과일>수박 T200 > Naverstore > 식품 > 과일 > 수박/멜론 > 수박'
- '달콤한 허니듀 메론 대과 4개 9.6kg내외 (#M)식품>농산물>과일>수박 T200 > Naverstore > 식품 > 과일 > 수박/멜론 > 수박'
- '고당도 꿀 갑봉 수박 3kg/4kg/5kg/6kg/7kg/8kg 수박 7kg (#M)식품>농산물>과일>수박 T200 > Naverstore > 식품 > 과일 > 수박/멜론 > 수박'
|
| 13.0 | - '미식애락 햇 토종 수퍼 복분자 블랙베리 생과 급냉 3Kg 23년햇 수퍼복분자(블랙베리)지퍼팩1KgX3개 (#M)식품>농산물>과일>복분자 T200 > Naverstore > 식품 > 과일 > 딸기/베리류 > 복분자'
- '납볼망치 900g 길이340mm NAVI문구 사무 탕비 생활 리빙 공구 수공구 공사 인테리어 수리 (#M)식품>농산물>과일>복분자 T200 > Naverstore > 식품 > 과일 > 딸기/베리류 > 복분자'
- '내고향푸드 국내산 복분자 원액 엑기스 추출액 선물세트 750ml2병 (#M)식품>농산물>과일>복분자 T200 > Naverstore > 식품 > 과일 > 딸기/베리류 > 복분자'
|
| 22.0 | - '무화과 영암무화과 홍무화과 청무화과 청 무화과 2kg (#M)식품>농산물>과일>자몽 T200 > Naverstore > 식품 > 과일 > 오렌지/자몽/레몬 > 자몽'
- '초신선 자몽 직수입 레드 자몽 N.캘리포니아_루비 자몽 소과 20과 (#M)식품>농산물>과일>자몽 T200 > Naverstore > 식품 > 과일 > 오렌지/자몽/레몬 > 자몽'
- '청자몽 메로골드 골드자몽 미국산 2.5KG 5KG 7.5kg 10KG 15KG 청자몽 10KG(18과) (#M)식품>농산물>과일>자몽 T200 > Naverstore > 식품 > 과일 > 오렌지/자몽/레몬 > 자몽'
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| 3.0 | - '냉동 잭후르츠 500g 잭푸르트 선택21.신정패션후르츠(냉동과일)1kg (#M)식품>농산물>과일>기타과일 T200 > Naverstore > 식품 > 과일 > 기타과일'
- '베트남 용과 백용과 2.5kg 5kg 최상급 라방특가★백색 용과 5.0kg내외 10과 (#M)식품>농산물>과일>기타과일 T200 > Naverstore > 식품 > 과일 > 기타과일'
- '고흥 햇유자 산지직송 10kg 5kg 못난이 유자 5kg (#M)식품>농산물>과일>기타과일 T200 > Naverstore > 식품 > 과일 > 기타과일'
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| 14.0 | - '햇살아름 당도선별 고당도 샤인머스켓 1kg내외2수 (#M)식품>농산물>과일>복숭아 T200 > Naverstore > 식품 > 과일 > 자두/복숭아 > 복숭아'
- '하우스 복숭아 도넛 납작복숭아 철 대극천 신비복숭아 딱딱이 말랑이 천도 백도 망고맛 황도 허니쫀복이 거반도 제철과일 ★[한정수량특가] 겨울복숭아 쫀득 설아복숭아★_1.9kg 내외(6과)(발송중) (#M)식품>농산물>과일>복숭아 T200 > Naverstore > 식품 > 과일 > 자두/복숭아 > 복숭아'
- '하우스 복숭아 도넛 납작복숭아 철 대극천 신비복숭아 딱딱이 말랑이 천도 백도 망고맛 황도 허니쫀복이 거반도 제철과일 [한정수량추천] 애플망고 쫀복이_2kg+2kg (4kg내외) (#M)식품>농산물>과일>복숭아 T200 > Naverstore > 식품 > 과일 > 자두/복숭아 > 복숭아'
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| 24.0 | - '제주 천혜향 황금향 5kg 10kg 선물용 가정용 못난이 5키로 10키로 택배 오부자농장 천혜향_12월말 발송예정_선물용5kg특대과(11~15과) (#M)식품>농산물>과일>천혜향 T200 > Naverstore > 식품 > 과일 > 한라봉/감귤류 > 천혜향'
- '제주 황금향 2봉지 2kg 내외 고당도 제철 과일 (#M)식품>농산물>과일>천혜향 T200 > Naverstore > 식품 > 과일 > 한라봉/감귤류 > 천혜향'
- '제주 레드비트 5kg 혼합 9에서15개 내외 (#M)식품>농산물>과일>천혜향 T200 > Naverstore > 식품 > 과일 > 한라봉/감귤류 > 천혜향'
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| 23.0 | - '꿀 성주참외 가정용 못난이참외 꼬마 선물용 正品_중과 (4~5과) 1.5kg (개별 망) (#M)식품>농산물>과일>참외 T200 > Naverstore > 식품 > 과일 > 참외'
- '지오이츠 성주 꿀 참외 산지직송 소꼬마 중과 대과 1.25kg+1.25kg 맛없으면 환불 04)참외 중소과 1.25+1.25kg (#M)식품>농산물>과일>참외 T200 > Naverstore > 식품 > 과일 > 참외'
- '성주참외 가정용 선물용 고당도 꿀참외 5kg 10kg 꼬마 못난이 가정용_10kg_소과 (#M)식품>농산물>과일>참외 T200 > Naverstore > 식품 > 과일 > 참외'
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| 2.0 | - '[달달트레이] 부모님첫인사 상견례 예단 일산과일바구니 병문안 출산 승진 일산과일 선물세트 크리스탈 딥그린 (#M)식품>농산물>과일>과일세트 T200 > Naverstore > 식품 > 과일 > 과일세트'
- '[달콤트레이S] 부산 과일바구니 예단 선물세트 첫인사 상견례 병문안 출산 백화점 선택안함_해운대구 / 사상구 / 북구 / 서구 / 중구 (#M)식품>농산물>과일>과일세트 T200 > Naverstore > 식품 > 과일 > 과일세트'
- '과일 포장제 그물망 흰색 완충제 충격방지 보호 포도 키위 배 사과 오렌지 S (#M)식품>농산물>과일>과일세트 T200 > Naverstore > 식품 > 과일 > 과일세트'
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| 9.0 | - 'GAP인증 세론이 멜론 특품 3수 5kg 당도선별 13brix이상 세지메론 (#M)식품>농산물>과일>멜론 T200 > Naverstore > 식품 > 과일 > 수박/멜론 > 멜론'
- '호주 네이쳐스탑 마누카 허러스 450 프로폴리스 30포 스틱 1개월분 코스트코 메디 뉴질랜드 꿀 (#M)식품>농산물>과일>멜론 T200 > Naverstore > 식품 > 과일 > 수박/멜론 > 멜론'
- '머스크 멜론 고당도 대신메론 특품 2kg 4kg 8kg 선물세트 머스크메론 선택_[가락] 머스크메론 특품 3수 6kg (#M)식품>농산물>과일>멜론 T200 > Naverstore > 식품 > 과일 > 수박/멜론 > 멜론'
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| 11.0 | - '프리미엄 태국망고 고당도 골드망고 항공수입 2kg (4-7과 내외) (#M)식품>농산물>과일>바나나 T200 > Naverstore > 식품 > 과일 > 바나나/망고/파인애플 > 바나나'
- '중대과 아보카도 5과 과일 수입 생 생과 (#M)식품>농산물>과일>바나나 T200 > Naverstore > 식품 > 과일 > 바나나/망고/파인애플 > 바나나'
- '더노랑 바나나 델몬트 유니 라티다 2.6kg 3.9kg 4.2kg 6kg 13kg 라티다 커트 바나나 3p (3.9kg) (#M)식품>농산물>과일>바나나 T200 > Naverstore > 식품 > 과일 > 바나나/망고/파인애플 > 바나나'
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| 30.0 | - '쇼츠 일상복 여성레깅스 스포츠레깅스 4부 밴딩바지 바이커 레깅스 라벤더_1번 44 55 (#M)식품>농산물>과일>한라봉 T200 > Naverstore > 식품 > 과일 > 한라봉/감귤류 > 한라봉'
- '제주 서귀포 감귤 극조생감귤 노지귤 고당도 유라조생 타이벡귤 5 kg 10kg 고당도 조생감귤_중과 10 kg (#M)식품>농산물>과일>한라봉 T200 > Naverstore > 식품 > 과일 > 한라봉/감귤류 > 한라봉'
- '제주도 단맛좋은 황금향 (한라봉 천혜향 레드향 서귀포 귤) ★카라향(3월~)_선물용 3kg (#M)식품>농산물>과일>한라봉 T200 > Naverstore > 식품 > 과일 > 한라봉/감귤류 > 한라봉'
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| 15.0 | - '황성범님의 순창 무농약 블루베리 생과 급냉 1kg 블루베리 (급냉) 상품 1kg (#M)식품>농산물>과일>블루베리 T200 > Naverstore > 식품 > 과일 > 딸기/베리류 > 블루베리'
- '돌 Dole 생 블루베리 750g (6팩/125g) 칠레/미국산 16mm 돌코리아 1.5kg(125g짜리 12팩) (#M)식품>농산물>과일>블루베리 T200 > Naverstore > 식품 > 과일 > 딸기/베리류 > 블루베리'
- '핀란디아 핀란드 블루베리 파우더 6통 (#M)건강식품>건강즙>마늘즙 KGC > traverse > Auction > 식품/마트/유아 > 식품 > 건강식품 > 건강즙 > 마늘즙'
|
| 7.0 | - '태국 남독마이 골드망고 2kg 망고 태국 남독마이 골드망고_2.5Kg(5과 특대과) (#M)식품>농산물>과일>망고 T200 > Naverstore > 식품 > 과일 > 바나나/망고/파인애플 > 망고'
- '망고 골드망고 프리미엄 베트남 최상급 골드망고 2kg내외 (4과~6과) (#M)식품>농산물>과일>망고 T200 > Naverstore > 식품 > 과일 > 바나나/망고/파인애플 > 망고'
- '프리미엄 고당도 애플망고 태국망고 선물세트 항공수입 과일 품질보장 골드망고_2kg(4~6과) (#M)식품>농산물>과일>망고 T200 > Naverstore > 식품 > 과일 > 바나나/망고/파인애플 > 망고'
|
| 1.0 | - '제주 귤 5kg 10kg 타이백귤 불로초 제주감귤 꼬마귤 황금향 청귤 유라실생조생 홍미향 가정용황금향_10키로 (#M)식품>농산물>과일>감귤 T200 > Naverstore > 식품 > 과일 > 한라봉/감귤류 > 감귤'
- '당일수확 맛있는 감귤 금귤 황금향 귤 3kg 5kg 10kg 갓 수확한★노지 조생감귤★_5kg_대과(L-2L) (#M)식품>농산물>과일>감귤 T200 > Naverstore > 식품 > 과일 > 한라봉/감귤류 > 감귤'
- '제주 서귀포 노지 하우스 타이벡 감귤 황금향 레드향 3kg 가정용 선물세트 고당도 타이벡 감귤_3kg 중대과(L/2L) (#M)식품>농산물>과일>감귤 T200 > Naverstore > 식품 > 과일 > 한라봉/감귤류 > 감귤'
|
| 10.0 | - '향긋한 너에게 전남 프리미엄 청무화과 홍무화과 재래종무화과 당일수확 1.2kg 2.4kg 혼합 홍/청/재래종 무화과: 1.2kg(2팩) (#M)식품>농산물>과일>무화과 T200 > Naverstore > 식품 > 과일 > 매실/무화과 > 무화과'
- '새벽수확 꿀당도 영암 생 무화과 (#M)식품>농산물>과일>무화과 T200 > Naverstore > 식품 > 과일 > 매실/무화과 > 무화과'
- 'GAP 영암 무화과 달콤한 국내산 햇무화과 으뜸농장 무화과 4팩 (2~2.4kg내외) (#M)식품>농산물>과일>무화과 T200 > Naverstore > 식품 > 과일 > 매실/무화과 > 무화과'
|
| 28.0 | - '파인애플주스(돌 1L) X12 (#M)식품>농산물>과일>파인애플 T200 > Naverstore > 식품 > 과일 > 바나나/망고/파인애플 > 파인애플'
- '고당도 골드 파인애플 9수 사이즈 (2개입 7개입) 골드 파인애플 9개입 (#M)식품>농산물>과일>파인애플 T200 > Naverstore > 식품 > 과일 > 바나나/망고/파인애플 > 파인애플'
- '일화 프레주 스위트 파인 175mlx30캔 (#M)식품>농산물>과일>파인애플 T200 > Naverstore > 식품 > 과일 > 바나나/망고/파인애플 > 파인애플'
|
| 6.0 | - '팬시 레몬 140과(개당120g내외) 20개 썬키스트 리모네이라 17kg 판매 팬시레몬 대과(±140g) 20개 (#M)식품>농산물>과일>레몬 T200 > Naverstore > 식품 > 과일 > 오렌지/자몽/레몬 > 레몬'
- '제주 팬시 유기농레몬 무농약 씨없는 썬키스트 미국산 청레몬 국산 못난이 생 그린 레몬 팬시레몬140g내외 대과 20과(소진시 종료) (#M)식품>농산물>과일>레몬 T200 > Naverstore > 식품 > 과일 > 오렌지/자몽/레몬 > 레몬'
- '제주 청레몬 2kg, 3kg, 5kg, 10kg / GAP인증 햇 그린레몬 제주 청레몬 2kg (#M)식품>농산물>과일>레몬 T200 > Naverstore > 식품 > 과일 > 오렌지/자몽/레몬 > 레몬'
|
| 25.0 | - '프리미엄 고당도 생체리 1kg 2kg 왕체리 항공직송 9.5ROW(대)💥예약구매12월중순발송_2KG /생체리💥12월중순발송 (#M)식품>농산물>과일>체리 T200 > Naverstore > 식품 > 과일 > 포도/체리/석류 > 체리'
- '업소용 375g) 명진 체리(적 X12 식당 업소 식재료 (#M)식품>농산물>과일>체리 T200 > Naverstore > 식품 > 과일 > 포도/체리/석류 > 체리'
- '식자재민족 냉동 라즈베리 500g (칠레) 포유 냉동 다크체리 500g (칠레) (#M)식품>농산물>과일>체리 T200 > Naverstore > 식품 > 과일 > 포도/체리/석류 > 체리'
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| 26.0 | - '제주 제스프리 골드키위 레드키위 10과 2. 제주 레드키위_3. 소 75g내외 30과 (#M)식품>농산물>과일>키위/참다래 T200 > Naverstore > 식품 > 과일 > 키위/참다래'
- '제스프리 뉴질랜드 썬골드키위 5.8kg 🥝 5.8Kg 1박스_대과 52개 (개당 110g내외) (#M)식품>농산물>과일>키위/참다래 T200 > Naverstore > 식품 > 과일 > 키위/참다래'
- '한퇴골팜 유기농키위 참다래 10kg 특95~85과 (#M)식품>농산물>과일>키위/참다래 T200 > Naverstore > 식품 > 과일 > 키위/참다래'
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| 5.0 | - '얄리 기모 무발 털 SD 레깅스 221103 스타킹 퍼플 (#M)식품>농산물>과일>레드향 T200 > Naverstore > 식품 > 과일 > 한라봉/감귤류 > 레드향'
- '제주 레드향 제주 레드향 10kg 중대과 (#M)식품>농산물>과일>레드향 T200 > Naverstore > 식품 > 과일 > 한라봉/감귤류 > 레드향'
- '얄리 기모 무발 털 SD 레깅스 221103 스타킹 그레이 (#M)식품>농산물>과일>레드향 T200 > Naverstore > 식품 > 과일 > 한라봉/감귤류 > 레드향'
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| 29.0 | - '샤인머스켓 수출용 고당도 프리미엄 샤인머스캣 포도 2kg 3수 (#M)식품>농산물>과일>포도 T200 > Naverstore > 식품 > 과일 > 포도/체리/석류 > 포도'
- '고당도 샤인머스켓 2kg 선물용 씨없는포도 명절선물세트 가정용 4kg (#M)식품>농산물>과일>포도 T200 > Naverstore > 식품 > 과일 > 포도/체리/석류 > 포도'
- '샤인머스캣 2키로 4키로 맛있는 고당도 상주 프리미엄 청포도 18~20 브릭스 선물용2kg(2~3수) (#M)식품>농산물>과일>포도 T200 > Naverstore > 식품 > 과일 > 포도/체리/석류 > 포도'
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| 12.0 | - '나주배 가정용/선물세트 햇배 5kg 7.5kg 15kg 가정용 햇배_7.5kg 11-12과 (#M)식품>농산물>과일>배 T200 > Naverstore > 식품 > 과일 > 배'
- '가정용 못난이 신고 원황 낙과 기스 꿀 흠집 아산 상주 명절 선물 배 세트 주스용 쥬스용 신고배 선물세트_7.5kg 11~12입 중대과 보자기 포장 (#M)식품>농산물>과일>배 T200 > Naverstore > 식품 > 과일 > 배'
- '맛있는 해들향 안성배 알뜰배 판매 알뜰 7.5kg중과(11~12과입) (#M)식품>농산물>과일>배 T200 > Naverstore > 식품 > 과일 > 배'
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| 16.0 | - '청송사과 늘봄 부사 시나노골드 정품 흠과 1.5kg 3Kg 5Kg 부사_부사5kg 상품_소과(20~22과) (#M)식품>농산물>과일>사과 T200 > Naverstore > 식품 > 과일 > 사과'
- '사과 부사 청송 문경 경북사과 5kg 10kg 노란 황금 시나노골드 가정용 못난이 흠집 꿀 고당도 빨간 홍로 맛있는 청 초록 풋 햇 아오리 아리수 농장 10키로 껍질째먹는사과 경북 (청송 문경 안동 무주 상주)_부사 가정용 (정품)_5kg 소꼬마과 (29~31) (#M)식품>농산물>과일>사과 T200 > Naverstore > 식품 > 과일 > 사과'
- '밀양 얼음골 사과 햇 부사 5kg 10kg 맛있는 못난이 사과 꿀 흠집 흠과 기스 고당도 부사 정품_10kg 중소과(38~44과) 정품 (#M)식품>농산물>과일>사과 T200 > Naverstore > 식품 > 과일 > 사과'
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## Evaluation
### Metrics
| Label | Accuracy |
|:--------|:---------|
| **all** | 0.9983 |
## 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_top_fd4")
# Run inference
preds = model("고흥 유자 10kg 신선농장 상품 10kg (#M)식품>농산물>과일>오렌지 T200 > Naverstore > 식품 > 과일 > 오렌지/자몽/레몬 > 오렌지")
```
## Training Details
### Training Set Metrics
| Training set | Min | Median | Max |
|:-------------|:----|:--------|:----|
| Word count | 14 | 21.8097 | 48 |
| Label | Training Sample Count |
|:------|:----------------------|
| 0.0 | 50 |
| 1.0 | 50 |
| 2.0 | 50 |
| 3.0 | 50 |
| 4.0 | 50 |
| 5.0 | 50 |
| 6.0 | 50 |
| 7.0 | 50 |
| 8.0 | 50 |
| 9.0 | 50 |
| 10.0 | 50 |
| 11.0 | 50 |
| 12.0 | 50 |
| 13.0 | 50 |
| 14.0 | 50 |
| 15.0 | 50 |
| 16.0 | 50 |
| 17.0 | 50 |
| 18.0 | 50 |
| 19.0 | 50 |
| 20.0 | 50 |
| 21.0 | 50 |
| 22.0 | 50 |
| 23.0 | 50 |
| 24.0 | 50 |
| 25.0 | 50 |
| 26.0 | 50 |
| 27.0 | 50 |
| 28.0 | 50 |
| 29.0 | 50 |
| 30.0 | 50 |
### Training Hyperparameters
- batch_size: (64, 64)
- num_epochs: (20, 20)
- max_steps: -1
- sampling_strategy: oversampling
- num_iterations: 30
- 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 |
|:-------:|:-----:|:-------------:|:---------------:|
| 0.0014 | 1 | 0.5541 | - |
| 0.0688 | 50 | 0.4773 | - |
| 0.1376 | 100 | 0.4113 | - |
| 0.2063 | 150 | 0.3227 | - |
| 0.2751 | 200 | 0.2635 | - |
| 0.3439 | 250 | 0.1443 | - |
| 0.4127 | 300 | 0.054 | - |
| 0.4814 | 350 | 0.031 | - |
| 0.5502 | 400 | 0.0242 | - |
| 0.6190 | 450 | 0.0186 | - |
| 0.6878 | 500 | 0.013 | - |
| 0.7565 | 550 | 0.0088 | - |
| 0.8253 | 600 | 0.0088 | - |
| 0.8941 | 650 | 0.0088 | - |
| 0.9629 | 700 | 0.0074 | - |
| 1.0316 | 750 | 0.0064 | - |
| 1.1004 | 800 | 0.0037 | - |
| 1.1692 | 850 | 0.0032 | - |
| 1.2380 | 900 | 0.002 | - |
| 1.3067 | 950 | 0.0018 | - |
| 1.3755 | 1000 | 0.0012 | - |
| 1.4443 | 1050 | 0.0006 | - |
| 1.5131 | 1100 | 0.0005 | - |
| 1.5818 | 1150 | 0.0004 | - |
| 1.6506 | 1200 | 0.0003 | - |
| 1.7194 | 1250 | 0.0003 | - |
| 1.7882 | 1300 | 0.0003 | - |
| 1.8569 | 1350 | 0.0003 | - |
| 1.9257 | 1400 | 0.0002 | - |
| 1.9945 | 1450 | 0.0002 | - |
| 2.0633 | 1500 | 0.0002 | - |
| 2.1320 | 1550 | 0.0002 | - |
| 2.2008 | 1600 | 0.0002 | - |
| 2.2696 | 1650 | 0.0001 | - |
| 2.3384 | 1700 | 0.0002 | - |
| 2.4072 | 1750 | 0.0001 | - |
| 2.4759 | 1800 | 0.0001 | - |
| 2.5447 | 1850 | 0.0001 | - |
| 2.6135 | 1900 | 0.0001 | - |
| 2.6823 | 1950 | 0.0001 | - |
| 2.7510 | 2000 | 0.0001 | - |
| 2.8198 | 2050 | 0.0001 | - |
| 2.8886 | 2100 | 0.0001 | - |
| 2.9574 | 2150 | 0.0001 | - |
| 3.0261 | 2200 | 0.0001 | - |
| 3.0949 | 2250 | 0.0001 | - |
| 3.1637 | 2300 | 0.0001 | - |
| 3.2325 | 2350 | 0.0001 | - |
| 3.3012 | 2400 | 0.0001 | - |
| 3.3700 | 2450 | 0.0001 | - |
| 3.4388 | 2500 | 0.0001 | - |
| 3.5076 | 2550 | 0.0001 | - |
| 3.5763 | 2600 | 0.0001 | - |
| 3.6451 | 2650 | 0.0001 | - |
| 3.7139 | 2700 | 0.0001 | - |
| 3.7827 | 2750 | 0.0001 | - |
| 3.8514 | 2800 | 0.0001 | - |
| 3.9202 | 2850 | 0.0001 | - |
| 3.9890 | 2900 | 0.0001 | - |
| 4.0578 | 2950 | 0.0001 | - |
| 4.1265 | 3000 | 0.0001 | - |
| 4.1953 | 3050 | 0.0001 | - |
| 4.2641 | 3100 | 0.0001 | - |
| 4.3329 | 3150 | 0.0001 | - |
| 4.4017 | 3200 | 0.0001 | - |
| 4.4704 | 3250 | 0.0001 | - |
| 4.5392 | 3300 | 0.0 | - |
| 4.6080 | 3350 | 0.0 | - |
| 4.6768 | 3400 | 0.0 | - |
| 4.7455 | 3450 | 0.0 | - |
| 4.8143 | 3500 | 0.0 | - |
| 4.8831 | 3550 | 0.0 | - |
| 4.9519 | 3600 | 0.0 | - |
| 5.0206 | 3650 | 0.0 | - |
| 5.0894 | 3700 | 0.0 | - |
| 5.1582 | 3750 | 0.0 | - |
| 5.2270 | 3800 | 0.0 | - |
| 5.2957 | 3850 | 0.0 | - |
| 5.3645 | 3900 | 0.0 | - |
| 5.4333 | 3950 | 0.0 | - |
| 5.5021 | 4000 | 0.0 | - |
| 5.5708 | 4050 | 0.0 | - |
| 5.6396 | 4100 | 0.0 | - |
| 5.7084 | 4150 | 0.0 | - |
| 5.7772 | 4200 | 0.0 | - |
| 5.8459 | 4250 | 0.0 | - |
| 5.9147 | 4300 | 0.0 | - |
| 5.9835 | 4350 | 0.0 | - |
| 6.0523 | 4400 | 0.0 | - |
| 6.1210 | 4450 | 0.0 | - |
| 6.1898 | 4500 | 0.0 | - |
| 6.2586 | 4550 | 0.0 | - |
| 6.3274 | 4600 | 0.0 | - |
| 6.3961 | 4650 | 0.0 | - |
| 6.4649 | 4700 | 0.0 | - |
| 6.5337 | 4750 | 0.0 | - |
| 6.6025 | 4800 | 0.0 | - |
| 6.6713 | 4850 | 0.0 | - |
| 6.7400 | 4900 | 0.0 | - |
| 6.8088 | 4950 | 0.0 | - |
| 6.8776 | 5000 | 0.0 | - |
| 6.9464 | 5050 | 0.0 | - |
| 7.0151 | 5100 | 0.0 | - |
| 7.0839 | 5150 | 0.0 | - |
| 7.1527 | 5200 | 0.0 | - |
| 7.2215 | 5250 | 0.0 | - |
| 7.2902 | 5300 | 0.0 | - |
| 7.3590 | 5350 | 0.0 | - |
| 7.4278 | 5400 | 0.0 | - |
| 7.4966 | 5450 | 0.0 | - |
| 7.5653 | 5500 | 0.0 | - |
| 7.6341 | 5550 | 0.0 | - |
| 7.7029 | 5600 | 0.0 | - |
| 7.7717 | 5650 | 0.0 | - |
| 7.8404 | 5700 | 0.0 | - |
| 7.9092 | 5750 | 0.0 | - |
| 7.9780 | 5800 | 0.0 | - |
| 8.0468 | 5850 | 0.0 | - |
| 8.1155 | 5900 | 0.0 | - |
| 8.1843 | 5950 | 0.0 | - |
| 8.2531 | 6000 | 0.0 | - |
| 8.3219 | 6050 | 0.0 | - |
| 8.3906 | 6100 | 0.0 | - |
| 8.4594 | 6150 | 0.0 | - |
| 8.5282 | 6200 | 0.0 | - |
| 8.5970 | 6250 | 0.0 | - |
| 8.6657 | 6300 | 0.0 | - |
| 8.7345 | 6350 | 0.0 | - |
| 8.8033 | 6400 | 0.0 | - |
| 8.8721 | 6450 | 0.0 | - |
| 8.9409 | 6500 | 0.0 | - |
| 9.0096 | 6550 | 0.0 | - |
| 9.0784 | 6600 | 0.0 | - |
| 9.1472 | 6650 | 0.0 | - |
| 9.2160 | 6700 | 0.0 | - |
| 9.2847 | 6750 | 0.0 | - |
| 9.3535 | 6800 | 0.0 | - |
| 9.4223 | 6850 | 0.0 | - |
| 9.4911 | 6900 | 0.0 | - |
| 9.5598 | 6950 | 0.0 | - |
| 9.6286 | 7000 | 0.0 | - |
| 9.6974 | 7050 | 0.0 | - |
| 9.7662 | 7100 | 0.0 | - |
| 9.8349 | 7150 | 0.0 | - |
| 9.9037 | 7200 | 0.0 | - |
| 9.9725 | 7250 | 0.0 | - |
| 10.0413 | 7300 | 0.0 | - |
| 10.1100 | 7350 | 0.0 | - |
| 10.1788 | 7400 | 0.0 | - |
| 10.2476 | 7450 | 0.0 | - |
| 10.3164 | 7500 | 0.0 | - |
| 10.3851 | 7550 | 0.0 | - |
| 10.4539 | 7600 | 0.0 | - |
| 10.5227 | 7650 | 0.0 | - |
| 10.5915 | 7700 | 0.0 | - |
| 10.6602 | 7750 | 0.0 | - |
| 10.7290 | 7800 | 0.0 | - |
| 10.7978 | 7850 | 0.0 | - |
| 10.8666 | 7900 | 0.0 | - |
| 10.9354 | 7950 | 0.0 | - |
| 11.0041 | 8000 | 0.0 | - |
| 11.0729 | 8050 | 0.0 | - |
| 11.1417 | 8100 | 0.0 | - |
| 11.2105 | 8150 | 0.0 | - |
| 11.2792 | 8200 | 0.0 | - |
| 11.3480 | 8250 | 0.0 | - |
| 11.4168 | 8300 | 0.0 | - |
| 11.4856 | 8350 | 0.0 | - |
| 11.5543 | 8400 | 0.0 | - |
| 11.6231 | 8450 | 0.0 | - |
| 11.6919 | 8500 | 0.0 | - |
| 11.7607 | 8550 | 0.0 | - |
| 11.8294 | 8600 | 0.0 | - |
| 11.8982 | 8650 | 0.0 | - |
| 11.9670 | 8700 | 0.0 | - |
| 12.0358 | 8750 | 0.0 | - |
| 12.1045 | 8800 | 0.0 | - |
| 12.1733 | 8850 | 0.0 | - |
| 12.2421 | 8900 | 0.0 | - |
| 12.3109 | 8950 | 0.0 | - |
| 12.3796 | 9000 | 0.0 | - |
| 12.4484 | 9050 | 0.0 | - |
| 12.5172 | 9100 | 0.0 | - |
| 12.5860 | 9150 | 0.0 | - |
| 12.6547 | 9200 | 0.0 | - |
| 12.7235 | 9250 | 0.0 | - |
| 12.7923 | 9300 | 0.0 | - |
| 12.8611 | 9350 | 0.0 | - |
| 12.9298 | 9400 | 0.0 | - |
| 12.9986 | 9450 | 0.0 | - |
| 13.0674 | 9500 | 0.0 | - |
| 13.1362 | 9550 | 0.0 | - |
| 13.2050 | 9600 | 0.0 | - |
| 13.2737 | 9650 | 0.0 | - |
| 13.3425 | 9700 | 0.0 | - |
| 13.4113 | 9750 | 0.0 | - |
| 13.4801 | 9800 | 0.0 | - |
| 13.5488 | 9850 | 0.0 | - |
| 13.6176 | 9900 | 0.0 | - |
| 13.6864 | 9950 | 0.0 | - |
| 13.7552 | 10000 | 0.0 | - |
| 13.8239 | 10050 | 0.0 | - |
| 13.8927 | 10100 | 0.0 | - |
| 13.9615 | 10150 | 0.0 | - |
| 14.0303 | 10200 | 0.0 | - |
| 14.0990 | 10250 | 0.0 | - |
| 14.1678 | 10300 | 0.0 | - |
| 14.2366 | 10350 | 0.0 | - |
| 14.3054 | 10400 | 0.0 | - |
| 14.3741 | 10450 | 0.0 | - |
| 14.4429 | 10500 | 0.0 | - |
| 14.5117 | 10550 | 0.0 | - |
| 14.5805 | 10600 | 0.0 | - |
| 14.6492 | 10650 | 0.0 | - |
| 14.7180 | 10700 | 0.0 | - |
| 14.7868 | 10750 | 0.0 | - |
| 14.8556 | 10800 | 0.0 | - |
| 14.9243 | 10850 | 0.0 | - |
| 14.9931 | 10900 | 0.0 | - |
| 15.0619 | 10950 | 0.0 | - |
| 15.1307 | 11000 | 0.0 | - |
| 15.1994 | 11050 | 0.0 | - |
| 15.2682 | 11100 | 0.0 | - |
| 15.3370 | 11150 | 0.0 | - |
| 15.4058 | 11200 | 0.0 | - |
| 15.4746 | 11250 | 0.0 | - |
| 15.5433 | 11300 | 0.0 | - |
| 15.6121 | 11350 | 0.0 | - |
| 15.6809 | 11400 | 0.0 | - |
| 15.7497 | 11450 | 0.0 | - |
| 15.8184 | 11500 | 0.0 | - |
| 15.8872 | 11550 | 0.0 | - |
| 15.9560 | 11600 | 0.0 | - |
| 16.0248 | 11650 | 0.0 | - |
| 16.0935 | 11700 | 0.0 | - |
| 16.1623 | 11750 | 0.0 | - |
| 16.2311 | 11800 | 0.0 | - |
| 16.2999 | 11850 | 0.0 | - |
| 16.3686 | 11900 | 0.0 | - |
| 16.4374 | 11950 | 0.0 | - |
| 16.5062 | 12000 | 0.0 | - |
| 16.5750 | 12050 | 0.0 | - |
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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},
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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```