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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: '[라벨영] 쇼킹 두피탄산팩/두피사이다 01. 두피탄산팩(두피사이다) 화장품|미용>헤어케어|염색>샴푸린스>샴푸;(#M)홈>화장품/미용>헤어케어|염색>샴푸린스>샴푸
HMALL > 뷰티 > 화장품/미용 > 헤어케어 > 샴푸린스 > 샴푸'
- text: 다봉쓰 미용실 헤어 컨디셔너 트리트먼트 린스 엔젤스 LPT ② 엔젤스LPT + 전용케이스&펌프 홈>♬ 다봉쓰 [MADE];홈>♬ 다봉쓰
[대표템];홈>다봉쓰 [No.1];(#M)홈>1위~10위 Naverstore > 화장품/미용 > 헤어케어 > 린스
- text: 라보에이치 탈모증상완화 트리트먼트 두피강화 200ml 1입 LotteOn > 뷰티 > 헤어/바디 > 헤어케어 > 트리트먼트/헤어팩
LotteOn > 뷰티 > 헤어/바디 > 헤어케어 > 트리트먼트/헤어팩
- text: 오가니스트 히말라야 핑크솔트 샴푸 500ml X 5개 LotteOn > 뷰티 > 헤어케어 > 샴푸 > 드라이샴푸 LotteOn >
뷰티 > 헤어케어 > 샴푸 > 드라이샴푸
- text: 15838957-닥터 방기원샴푸 랩 1000ml 2개 / SN 기본 홈 > 뷰티 > 헤어/바디 > 헤어케어 > 두피/탈모케어 LO >
traverse > LotteOn > 뷰티 > 헤어/바디 > 헤어케어 > 두피/탈모케어
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: 0.6191919191919192
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:** 10 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 |
|:------|:------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|
| 9 | <ul><li>'미틱오일 크림 유니버셀레 150ml MinSellAmount (#M)바디/헤어>헤어케어>헤어에센스 Gmarket > 뷰티 > 바디/헤어 > 헤어케어 > 헤어에센스'</li><li>'[토니모리] 촉촉한 영양 공급 및 탄력있는 컬 연출을 위한 헤어 로션 (#M)쿠팡 홈>뷰티>헤어>헤어에센스/오일>헤어로션 Coupang > 뷰티 > 로드샵 > 헤어 > 헤어에센스/오일 > 헤어로션'</li><li>'아윤채 리프레싱 마스크 200ml LotteOn > 뷰티 > 헤어/바디 > 헤어케어 > 린스 LotteOn > 뷰티 > 헤어/바디 > 헤어케어 > 린스'</li></ul> |
| 2 | <ul><li>'려 함빛/청아/흑운/함초수 500ml 4입 모음딜 01 함빛극손상케어샴푸 500ML 4개 (#M)홈>화장품/미용>헤어케어|염색>샴푸린스>샴푸 HMALL > 뷰티 > 화장품/미용 > 헤어케어 > 헤어관리 > 샴푸/린스'</li><li>'엘지 엘라스틴 여행용 휴대용 린스 50ml 50ml × 1개 Coupang > 뷰티 > 선물세트/키트 > 여행용키트;쿠팡 홈>여행용품>여행용화장품/용기>헤어/바디/멀티;(#M)쿠팡 홈>뷰티>선물세트/키트>여행용키트>헤어/바디케어 Coupang > 뷰티 > 선물세트/키트 > 여행용키트 > 헤어/바디케어'</li><li>'도브 인텐스 리페어 컨디셔너 660ml (#M)위메프 > 생활·주방용품 > 바디/헤어 > 바디케어/워시/제모 > 바디워시/스크럽 위메프 > 뷰티 > 바디/헤어 > 바디케어/워시/제모 > 바디워시/스크럽'</li></ul> |
| 0 | <ul><li>'티트리 퓨리파잉 토닉 100ml MinSellAmount (#M)바디/헤어>헤어케어>헤어에센스 Gmarket > 뷰티 > 바디/헤어 > 헤어케어 > 헤어에센스'</li><li>'려 자양윤모 두피 딥클렌징 스케일러 EX 145ml 두피각질 두피스케일링 스칼프 두피 딥클렌징 스케일러 EX 145ml (#M)홈>화장품/미용>헤어케어>두피케어 Naverstore > 화장품/미용 > 헤어케어 > 두피케어'</li><li>'[아베다] 인바티 어드밴스드 스칼프 리바이탈라이저 150ml 백화점정품 (#M)화장품/미용>헤어케어>헤어에센스 Naverstore > 화장품/미용 > 헤어케어 > 헤어에센스'</li></ul> |
| 4 | <ul><li>'아윤채 컴플리트 리뉴 에센스 미스트 100ml 위메프 > 뷰티 > 선케어 > 선밤/선스틱;위메프 > 뷰티 > 선케어 > 선밤/선스틱 > 선밤/선스틱;(#M)위메프 > 생활·주방용품 > 바디/헤어 > 샴푸/린스/헤어케어 > 트리트먼트 위메프 > 뷰티 > 선케어 > 선밤/선스틱'</li><li>'(현대Hmall)츠바키 프리미엄 리페어 워터 220ml (#M)위메프 > 생활·주방용품 > 바디/헤어 > 헤어염색/파마/왁스 > 헤어스타일링 위메프 > 뷰티 > 바디/헤어 > 헤어염색/파마/왁스 > 헤어스타일링'</li><li>'할페티 헤어퍼퓸 30ML(공식수입정품) DepartmentLotteOn > 뷰티 > 향수 > 여성용 > 31ml~50ml DepartmentLotteOn > 뷰티 > 향수 > 여성용 > 51ml~100ml'</li></ul> |
| 8 | <ul><li>'세라 샴푸 1.2L+트리트먼트 1.2L 화이트솝 MinSellAmount (#M)바디/헤어>헤어케어>샴푸/린스 Gmarket > 뷰티 > 바디/헤어 > 헤어케어 > 샴푸/린스'</li><li>'[12] 크리니크 iD (+ 벚꽃 부스터 추가 구성) 젤리 ssg > 뷰티 > 스킨케어 > 스킨케어세트;ssg > 뷰티 > 스킨케어 > 로션 ssg > 뷰티 > 스킨케어 > 로션'</li><li>'[4+1]애경 추석선물세트 케라시스 퍼퓸i-6호(총5개) 상세이미지참조 (#M)쿠팡 홈>생활용품>헤어/바디/세안>바디로션/크림>바디케어세트 Coupang > 뷰티 > 바디 > 바디로션/크림 > 바디케어세트'</li></ul> |
| 6 | <ul><li>'실크테라피 갈색병 인리치드 액션 헤어에센스 150ml /SH (#M)11st>헤어케어>헤어에센스>헤어에센스 11st > 뷰티 > 헤어케어 > 헤어에센스 > 헤어에센스'</li><li>'꽃을든남자 레드플로 동백 헤어 에멀젼 에센스/ 로션 MinSellAmount (#M)바디/헤어>헤어케어>기타헤어케어용품 Gmarket > 뷰티 > 바디/헤어 > 헤어케어 > 기타헤어케어용품'</li><li>'아윤채 컬플리뉴 에센스 오일 100ml (#M)11st>헤어케어>헤어에센스>헤어에센스 11st > 뷰티 > 헤어케어 > 헤어에센스'</li></ul> |
| 3 | <ul><li>'어네이즈 컬루어 실버그레이 컬러 토닝 샴푸 보색샴푸 300ml 리얼핑크 보색샴푸 (#M)화장품/미용>헤어케어>샴푸 Naverstore > 화장품/미용 > 헤어케어 > 샴푸 > 보색샴푸'</li><li>"[김혜윤's Pick] 바티스트 드라이샴푸 12종 중 택1 02_블러쉬 50ml (#M)11st>헤어케어>샴푸>일반 11st > 뷰티 > 헤어케어 > 샴푸"</li><li>'[K쇼핑][로레알파리] [세트] 키즈 스트로우베리 스무디 + 키즈 써니 오렌지 샴푸 써니 오렌지 x 2개_개당 중량_상세페이지참조 × 써니 오렌지 x 2개_개당 용량_상세페이 (#M)쿠팡 홈>생활용품>헤어/바디/세안>샴푸/린스>샴푸>일반샴푸 Coupang > 뷰티 > 헤어 > 샴푸 > 일반샴푸'</li></ul> |
| 5 | <ul><li>'[SSG 단독 출시]5센스 골드 캐시미어 세트 ssg > 뷰티 > 헤어/바디 > 헤어스타일링 ssg > 뷰티 > 헤어/바디 > 헤어케어 > 헤어에센스'</li><li>'[CJ단독] 단백질 본드 앰플 95ml 4개+15ml 5개 (#M)뷰티>헤어/바디/미용기기>헤어케어>에센스/앰플/오일 CJmall > 뷰티 > 헤어/바디/미용기기 > 헤어케어 > 트리트먼트/팩/마스크'</li><li>'엑스트라 오디네리 오일 100ml (4종 선택1) 리치브라운100ml(극손상용) LotteOn > 뷰티 > 헤어케어 > 헤어케어세트 LotteOn > 뷰티 > 헤어/바디 > 헤어케어 > 헤어케어세트'</li></ul> |
| 7 | <ul><li>'[케라스타즈][신세계 상품권 5천원 증정][건조 모발용 여신오일] 엘릭서 얼팀 오리지널 100ml 세트 (3만원 상당 기프트 증정) SsgChicor > CHICOR > 바디/헤어/향수 > 헤어케어 SsgChicor > CHICOR > 바디/헤어/향수 > 헤어케어'</li><li>'도깨비천국 로시크 숨마 엘릭서 에멀전130ml () LotteOn > 뷰티 > 스킨케어 > 로션/에멀전 LotteOn > 뷰티 > 스킨케어 > 로션/에멀전'</li><li>'엑스트라오디네리오일 100ml 2종 (8종택2) + 오일2ml 2종 (도착보장) 브라운_브라운 (#M)화장품/미용>헤어케어>헤어에센스 AD > Naverstore > lorealparis브랜드스토어 > ALL'</li></ul> |
| 1 | <ul><li>'아모스 컬링 에센스 2X 투엑스 탄력 150ml LotteOn > 뷰티 > 헤어케어 > 헤어미스트 LotteOn > 뷰티 > 헤어/바디 > 헤어스타일링 > 컬크림'</li><li>'실크테라피 샤인에센스 260ml세트130ml 1개 + 65ml 2개 없음 LotteOn > 뷰티 > 헤어/바디 > 헤어케어 > 트리트먼트/헤어팩 LotteOn > 뷰티 > 헤어/바디 > 헤어케어 > 트리트먼트/헤어팩'</li><li>'케라스타즈 헤어 오일 트리트먼트 헤어크림 모음/ 시몽 넥타 케라틴 테르미크 150ml/열활성화 리브인 트리트먼트 엘릭서 얼팀 오리지널 (#M)쿠팡 홈>뷰티>헤어>헤어에센스/오일>헤어로션 Coupang > 뷰티 > 헤어 > 헤어에센스/오일 > 헤어로션'</li></ul> |
## Evaluation
### Metrics
| Label | Accuracy |
|:--------|:---------|
| **all** | 0.6192 |
## 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_top13_test")
# Run inference
preds = model("오가니스트 히말라야 핑크솔트 샴푸 500ml X 5개 LotteOn > 뷰티 > 헤어케어 > 샴푸 > 드라이샴푸 LotteOn > 뷰티 > 헤어케어 > 샴푸 > 드라이샴푸")
```
<!--
### 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 | 10 | 22.5992 | 68 |
| Label | Training Sample Count |
|:------|:----------------------|
| 0 | 49 |
| 1 | 50 |
| 2 | 50 |
| 3 | 50 |
| 4 | 50 |
| 5 | 50 |
| 6 | 50 |
| 7 | 50 |
| 8 | 50 |
| 9 | 50 |
### 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 |
|:-------:|:-----:|:-------------:|:---------------:|
| 0.0013 | 1 | 0.442 | - |
| 0.0641 | 50 | 0.4677 | - |
| 0.1282 | 100 | 0.4517 | - |
| 0.1923 | 150 | 0.447 | - |
| 0.2564 | 200 | 0.4161 | - |
| 0.3205 | 250 | 0.4126 | - |
| 0.3846 | 300 | 0.3875 | - |
| 0.4487 | 350 | 0.3417 | - |
| 0.5128 | 400 | 0.308 | - |
| 0.5769 | 450 | 0.2932 | - |
| 0.6410 | 500 | 0.2789 | - |
| 0.7051 | 550 | 0.2712 | - |
| 0.7692 | 600 | 0.2653 | - |
| 0.8333 | 650 | 0.2654 | - |
| 0.8974 | 700 | 0.2578 | - |
| 0.9615 | 750 | 0.2583 | - |
| 1.0256 | 800 | 0.2569 | - |
| 1.0897 | 850 | 0.2542 | - |
| 1.1538 | 900 | 0.256 | - |
| 1.2179 | 950 | 0.25 | - |
| 1.2821 | 1000 | 0.2544 | - |
| 1.3462 | 1050 | 0.2548 | - |
| 1.4103 | 1100 | 0.2591 | - |
| 1.4744 | 1150 | 0.2654 | - |
| 1.5385 | 1200 | 0.2493 | - |
| 1.6026 | 1250 | 0.2422 | - |
| 1.6667 | 1300 | 0.2383 | - |
| 1.7308 | 1350 | 0.2355 | - |
| 1.7949 | 1400 | 0.2281 | - |
| 1.8590 | 1450 | 0.2256 | - |
| 1.9231 | 1500 | 0.2285 | - |
| 1.9872 | 1550 | 0.2211 | - |
| 2.0513 | 1600 | 0.2143 | - |
| 2.1154 | 1650 | 0.2197 | - |
| 2.1795 | 1700 | 0.2094 | - |
| 2.2436 | 1750 | 0.2076 | - |
| 2.3077 | 1800 | 0.1998 | - |
| 2.3718 | 1850 | 0.1963 | - |
| 2.4359 | 1900 | 0.1906 | - |
| 2.5 | 1950 | 0.1895 | - |
| 2.5641 | 2000 | 0.1776 | - |
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### Framework Versions
- Python: 3.10.12
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- PyTorch: 2.2.0a0+81ea7a4
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## 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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