Kiểm thử phần mềm cho Khoa học dữ liệu trong R

Tôi thường sử dụng Mũi, Tox hoặc Unittest khi kiểm tra mã python của mình, đặc biệt khi nó phải được tích hợp với các mô-đun khác hoặc các đoạn mã khác. Tuy nhiên, bây giờ tôi đã thấy mình sử dụng R nhiều hơn python để mô hình hóa và phát triển ML. Tôi nhận ra rằng tôi không thực sự kiểm tra mã R của mình (Và quan trọng hơn là tôi thực sự không biết làm thế nào để làm tốt nó). Vì vậy, câu hỏi của tôi là, các gói tốt cho phép bạn kiểm tra mã R theo cách tương tự như Mũi, Tox hoặc Unittest làm trong Python. Tài liệu tham khảo bổ sung như hướng dẫn cũng sẽ được đánh giá rất cao.

Điểm thưởng cho các gói trong R tương tự như

1. Giả thuyết

   hoặc là

2. Tính năng Forge

Nói chuyện liên quan:

Trey Causey: Thử nghiệm cho các nhà khoa học dữ liệu

Các gói để kiểm tra đơn vị và kiểm tra quyết đoán được duy trì tích cực: Các gói cho kiểm tra đơn vị

1. testthat: thông tin thêm về cách sử dụng bạn có thể tìm thấy ở đây hoặc trên github
2. Runit: trang Cran

Gói xác nhận:

1. assertthat: thông tin về github

2. quyết đoán: Assertive có rất nhiều gói con có sẵn trong trường hợp bạn không cần tất cả chúng. kiểm tra

3. assertr: thông tin về github

4. người bảo đảm: thông tin về github

5. người kiểm tra: thông tin về github

Đây là một vấn đề ưu tiên những gì bạn muốn sử dụng cho các xác nhận. Đọc bioconductor này trang để biết thêm về sự khác biệt giữa RUnit và testthat.

Đối với gói thử nghiệm tương tự Giả thuyết và dựa trên kiểm tra nhanh của Haskell, có gói R từ Revolution Analytics được gọi là quickcheck .