Rにおけるデータサイエンスのためのソフトウェアテスト

私はPythonコードをテストするとき、特に他のモジュールや他のコードと統合する必要があるときに、Nose、Tox、またはUnittestをよく使用します。ただし、MLのモデリングと開発にPythonよりもRを使用していることに気づきました。私は自分のRコードを実際にテストしていないことに気付きました（さらに重要なことに、私は本当にそれをうまく行う方法がわかりません）。だから私の質問は、PythonでNose、Tox、Unittestと同じようにRコードをテストできる優れたパッケージとは何ですか。チュートリアルなどの参考資料も大歓迎です。

同様のRのパッケージのボーナスポイント

1. 仮説

   または

2. フィーチャーフォージ

関連トーク：

Trey Causey：データサイエンティストのテスト

活発に保守されている単体テストおよび断定テスト用のパッケージ：単体テスト用パッケージ

1. testthat：使用方法の詳細については、こちらまたはgithubをご覧ください。
2. Runit：クランページ

アサーション用のパッケージ：

1. assertthat：githubの情報

2. assertive：Assertiveには、すべてが必要ない場合に備えて、多数のサブパッケージが用意されています。クランチェック

3. アサーター：githubの情報

4. 保証人：githubの情報

5. テスター：githubの情報

アサーションに何を使用するかは好みの問題です。RUnitとtestthatの違いの詳細については、この生体伝導体のページをお読みください。

仮説に似た、Haskellのクイックチェックに基づくテストパッケージの場合、Revolution AnalyticsのquickcheckというRパッケージがあります。