Kan een classificatieprobleem worden opgelost met lineaire regressie (zonder de sigmoid)?

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.