metadata

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
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          - type: accuracy
            value: 0.6191919191919192
            name: Accuracy

SetFit with mini1013/master_domain

This is a SetFit model that can be used for Text Classification. This SetFit model uses mini1013/master_domain as the Sentence Transformer embedding model. A LogisticRegression instance is used for classification.

The model has been trained using an efficient few-shot learning technique that involves:

Fine-tuning a Sentence Transformer with contrastive learning.
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
Classification head: a LogisticRegression instance
Maximum Sequence Length: 512 tokens
Number of Classes: 10 classes

Model Sources

Repository: SetFit on GitHub
Paper: Efficient Few-Shot Learning Without Prompts
Blogpost: SetFit: Efficient Few-Shot Learning Without Prompts

Model Labels

Label	Examples
9	'미틱오일 크림 유니버셀레 150ml MinSellAmount (#M)바디/헤어>헤어케어>헤어에센스 Gmarket > 뷰티 > 바디/헤어 > 헤어케어 > 헤어에센스' '[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' '아윤채 리프레싱 마스크 200ml LotteOn > 뷰티 > 헤어/바디 > 헤어케어 > 린스 LotteOn > 뷰티 > 헤어/바디 > 헤어케어 > 린스'
2	'려 함빛/청아/흑운/함초수 500ml 4입 모음딜 01 함빛극손상케어샴푸 500ML 4개 (#M)홈>화장품/미용>헤어케어
0	'티트리 퓨리파잉 토닉 100ml MinSellAmount (#M)바디/헤어>헤어케어>헤어에센스 Gmarket > 뷰티 > 바디/헤어 > 헤어케어 > 헤어에센스' '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' '[아베다] 인바티 어드밴스드 스칼프 리바이탈라이저 150ml 백화점정품 (#M)화장품/미용>헤어케어>헤어에센스 Naverstore > 화장품/미용 > 헤어케어 > 헤어에센스'
4	'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' '(현대Hmall)츠바키 프리미엄 리페어 워터 220ml (#M)위메프 > 생활·주방용품 > 바디/헤어 > 헤어염색/파마/왁스 > 헤어스타일링 위메프 > 뷰티 > 바디/헤어 > 헤어염색/파마/왁스 > 헤어스타일링' '할페티 헤어퍼퓸 30ML(공식수입정품) DepartmentLotteOn > 뷰티 > 향수 > 여성용 > 31ml~~50ml DepartmentLotteOn > 뷰티 > 향수 > 여성용 > 51ml~~100ml'
8	'세라 샴푸 1.2L+트리트먼트 1.2L 화이트솝 MinSellAmount (#M)바디/헤어>헤어케어>샴푸/린스 Gmarket > 뷰티 > 바디/헤어 > 헤어케어 > 샴푸/린스' '[12] 크리니크 iD (+ 벚꽃 부스터 추가 구성) 젤리 ssg > 뷰티 > 스킨케어 > 스킨케어세트;ssg > 뷰티 > 스킨케어 > 로션 ssg > 뷰티 > 스킨케어 > 로션' '[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'
6	'실크테라피 갈색병 인리치드 액션 헤어에센스 150ml /SH (#M)11st>헤어케어>헤어에센스>헤어에센스 11st > 뷰티 > 헤어케어 > 헤어에센스 > 헤어에센스' '꽃을든남자 레드플로 동백 헤어 에멀젼 에센스/ 로션 MinSellAmount (#M)바디/헤어>헤어케어>기타헤어케어용품 Gmarket > 뷰티 > 바디/헤어 > 헤어케어 > 기타헤어케어용품' '아윤채 컬플리뉴 에센스 오일 100ml (#M)11st>헤어케어>헤어에센스>헤어에센스 11st > 뷰티 > 헤어케어 > 헤어에센스'
3	'어네이즈 컬루어 실버그레이 컬러 토닝 샴푸 보색샴푸 300ml 리얼핑크 보색샴푸 (#M)화장품/미용>헤어케어>샴푸 Naverstore > 화장품/미용 > 헤어케어 > 샴푸 > 보색샴푸' "[김혜윤's Pick] 바티스트 드라이샴푸 12종 중 택1 02_블러쉬 50ml (#M)11st>헤어케어>샴푸>일반 11st > 뷰티 > 헤어케어 > 샴푸" '[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'
5	'[SSG 단독 출시]5센스 골드 캐시미어 세트 ssg > 뷰티 > 헤어/바디 > 헤어스타일링 ssg > 뷰티 > 헤어/바디 > 헤어케어 > 헤어에센스' '[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' '엑스트라 오디네리 오일 100ml (4종 선택1) 리치브라운100ml(극손상용) LotteOn > 뷰티 > 헤어케어 > 헤어케어세트 LotteOn > 뷰티 > 헤어/바디 > 헤어케어 > 헤어케어세트'
7	'[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' '도깨비천국 로시크 숨마 엘릭서 에멀전130ml () LotteOn > 뷰티 > 스킨케어 > 로션/에멀전 LotteOn > 뷰티 > 스킨케어 > 로션/에멀전' '엑스트라오디네리오일 100ml 2종 (8종택2) + 오일2ml 2종 (도착보장) 브라운_브라운 (#M)화장품/미용>헤어케어>헤어에센스 AD > Naverstore > lorealparis브랜드스토어 > ALL'
1	'아모스 컬링 에센스 2X 투엑스 탄력 150ml LotteOn > 뷰티 > 헤어케어 > 헤어미스트 LotteOn > 뷰티 > 헤어/바디 > 헤어스타일링 > 컬크림' '실크테라피 샤인에센스 260ml세트130ml 1개 + 65ml 2개 없음 LotteOn > 뷰티 > 헤어/바디 > 헤어케어 > 트리트먼트/헤어팩 LotteOn > 뷰티 > 헤어/바디 > 헤어케어 > 트리트먼트/헤어팩' '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'

Evaluation

Metrics

Label	Accuracy
all	0.6192

Uses

Direct Use for Inference

First install the SetFit library:

pip install setfit

Then you can load this model and run inference.

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")

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	-
2.6282	2050	0.1537	-
2.6923	2100	0.1414	-
2.7564	2150	0.1344	-
2.8205	2200	0.1231	-
2.8846	2250	0.1119	-
2.9487	2300	0.107	-
3.0128	2350	0.0911	-
3.0769	2400	0.0757	-
3.1410	2450	0.0708	-
3.2051	2500	0.0621	-
3.2692	2550	0.0573	-
3.3333	2600	0.0513	-
3.3974	2650	0.0405	-
3.4615	2700	0.0311	-
3.5256	2750	0.0253	-
3.5897	2800	0.0226	-
3.6538	2850	0.0139	-
3.7179	2900	0.011	-
3.7821	2950	0.0102	-
3.8462	3000	0.0076	-
3.9103	3050	0.0065	-
3.9744	3100	0.0064	-
4.0385	3150	0.0056	-
4.1026	3200	0.0054	-
4.1667	3250	0.004	-
4.2308	3300	0.0022	-
4.2949	3350	0.0019	-
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4.7436	3700	0.0006	-
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4.8718	3800	0.0004	-
4.9359	3850	0.001	-
5.0	3900	0.0002	-
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5.1923	4050	0.0013	-
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5.5128	4300	0.0002	-
5.5769	4350	0.0005	-
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9.2949	7250	0.0017	-
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9.4872	7400	0.0001	-
9.5513	7450	0.0001	-
9.6154	7500	0.0002	-
9.6795	7550	0.0002	-
9.7436	7600	0.0002	-
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10.0	7800	0.0	-
10.0641	7850	0.0	-
10.1282	7900	0.0	-
10.1923	7950	0.0	-
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10.4487	8150	0.0	-
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10.5769	8250	0.0	-
10.6410	8300	0.0	-
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11.7949	9200	0.0	-
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12.1154	9450	0.0068	-
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BibTeX

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