Test software per Data Science in R

Uso spesso Nose, Tox o Unittest quando collaudo il mio codice Python, specialmente quando deve essere integrato con altri moduli o altri pezzi di codice. Tuttavia, ora che mi sono ritrovato a utilizzare R più di Python per la modellazione e lo sviluppo di ML. Mi sono reso conto che non testavo davvero il mio codice R (e, cosa più importante, non so davvero come farlo bene). Quindi la mia domanda è: quali sono i buoni pacchetti che ti permettono di testare il codice R in un modo simile a Nose, Tox o Unittest in Python. Saranno anche apprezzati riferimenti aggiuntivi come tutorial.

Punti bonus per pacchetti in R simili a

1. Ipotesi

   o

2. Feature Forge

Discussioni correlate:

Trey Causey: test per data scientist

Pacchetti per test unitari e test assertivi gestiti attivamente: Pacchetti per test unitari

1. testthat: maggiori informazioni su come utilizzare sono disponibili qui o su github
2. Runit: pagina Cran

Pacchetti per asserzioni:

1. assertthat: informazioni su github

2. assertivo: Assertive ha molti sotto-pacchetti disponibili nel caso in cui non siano necessari tutti. controllare cran

3. assertr: informazioni su github

4. ensurer: informazioni su Github

5. tester: informazioni su github

È una questione di preferenza ciò che si desidera utilizzare per le asserzioni. Leggi questa pagina del bioconduttore per maggiori informazioni sulla differenza tra RUnit e test.

Per un pacchetto di test simile a Ipotesi e basato sul controllo rapido di Haskell, c'è il pacchetto R di Revolution Analytics chiamato controllo rapido .