Тестування програмного забезпечення для наукових даних в R

Я часто використовую Nose, Tox або Unittest під час тестування коду python, особливо коли він повинен бути інтегрований з іншими модулями або іншими фрагментами коду. Однак тепер, коли я виявив, що використовую R більше, ніж пітон для моделювання та розвитку ML. Я зрозумів, що не дуже перевіряю свій R-код (І що ще важливіше, я дійсно не знаю, як це зробити добре). Отже, моє запитання полягає в тому, які хороші пакети дозволяють протестувати R-код аналогічним чином, як це роблять Nose, Tox або Unittest в Python. Також будуть дуже вдячні додаткові посилання, такі як навчальні посібники.

Бонусні бали за пакети в R аналогічні

1. Гіпотеза

   або

2. Особливість кузня

Пов’язана розмова:

Трей Касі: Тестування для науковців

Пакети для одиничного тестування та асертивного тестування, які активно підтримуються: Пакети для одиничного тестування

1. testthat: більше інформації про використання ви можете знайти тут або на github
2. Виконання: Cran page

Пакети для тверджень:

1. Підтвердження: інформація про github

2. напористий: Асертив має багато підпакетів, якщо вам не потрібні всі. перевірка на кран

3. assrtr: інформація про github

4. securer: інформація про github

5. тестер: інформація про github

Це питання переваги, що ви хочете використовувати для тверджень. Прочитайте цю сторінку біопровідника, щоб отримати докладнішу інформацію про різницю між RUnit та тестом.

Для тестового пакету, подібного до гіпотези та заснованого на швидкій перевірці Haskell, є пакет R від Revolution Analytics під назвою швидке перевірка .