Можно ли решать задачу классификации с помощью линейной регрессии (без сигмоиды)?

Технически, линейная регрессия может быть использована для задачи классификации, если рассматривать выход модели как непрерывное значение, которое затем можно порогово преобразовать в класс (например, 0 или 1). Однако без применения сигмоидной функции (или другой функции активации) результат не будет ограничен в диапазоне [0,1], что затрудняет интерпретацию вероятностей и может привести к некорректной классификации.

Поэтому линейная регрессия без сигмоиды не является хорошим выбором для классификации, особенно если важна вероятность принадлежности к классу. Вместо этого обычно используют логистическую регрессию, которая применяет сигмоиду для преобразования линейной комбинации признаков в вероятность.