webセミナー センサーデータ解析の​ためのニューラルネッ​トワーク 未知のデー​タに対する分類の方法​について

センサーデータ解析のためのニューラルネットワークのプログラムを参考にしていますが、 分類したいのは未知のデータ（ラベルが付いていない、ベクトルデータ）に対する分類です。 classifyUsingPatternNet.mの　２１行目でテストデータを変換して、３４行目の性能評価をしていますが、 未知のデータ（加速度データx,y,z）を分類する場合、どのようなコードを作成すればよいのでしょうか。 最後にplotconfusion(TB, TBHat);でテストラベルと予測を比較していますが、未知データはラベルがないので比較ができないと思います。

%%データ変換

XB = [dataB.ax dataB.ay dataB.az];

XB = XB';

TB = dataB.t;

TB = full(ind2vec(TB'));

%%性能評価

TBHat = net(XB);

plotconfusion(TB, TBHat);

[mizuki]

- センサーデータ解析のためのニューラルネット（Neural Network for Sensor Data Analysis） https://jp.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/64268

[neshin]

TBHat = net(XB);に予測値がはいっているので、ただ、×100をして確率にすればよいだけでしたね。 すみませんでした。