Pruebas de software para ciencia de datos en R

A menudo uso Nose, Tox o Unittest cuando pruebo mi código de Python, especialmente cuando tiene que integrarse con otros módulos u otras piezas de código. Sin embargo, ahora que me he encontrado usando R más que python para el modelado y desarrollo de ML. Me di cuenta de que realmente no pruebo mi código R (y lo que es más importante, realmente no sé cómo hacerlo bien). Entonces, mi pregunta es, ¿cuáles son los buenos paquetes que le permiten probar el código R de manera similar a como lo hacen Nose, Tox o Unittest en Python? Referencias adicionales como tutoriales también serán muy apreciadas.

Puntos de bonificación para paquetes en R similares a

1. Hipótesis

   o

2. Forjar característica

Charla relacionada:

Trey Causey: pruebas para científicos de datos

Paquetes para pruebas unitarias y pruebas asertivas que se mantienen activamente: paquetes para pruebas unitarias

1. testthat: puede encontrar más información sobre cómo usarla aquí o en github
2. Runit: página de Cran

Paquetes para aserciones:

1. afirmar que: información sobre github

2. asertivo: Assertive tiene muchos subpaquetes disponibles en caso de que no los necesite todos. comprobar en cran

3. afirmador: información sobre github

4. asegurador: información sobre github

5. probador: información sobre github

Es una cuestión de preferencia lo que desea usar para las aserciones. Lea esta página de bioconductores para obtener más información sobre la diferencia entre RUnit y testthat.

Para un paquete de prueba similar a Hipótesis y basado en el chequeo rápido de Haskell, está el paquete R de Revolution Analytics llamado chequeo rápido .