Scoring-Modelle – etwa im Kreditrisiko-Bereich – stehen und fallen mit der Qualität ihrer Eingabevariablen. Zwei zentrale Prüfkriterien sind dabei Monotonizität (steigt das Risiko mit dem Variablenwert konsistent an oder ab?) und Stabilität (bleibt das Verhalten der Variable über verschiedene Zeiträume oder Kohorten hinweg konstant?). Der Artikel auf Towards Data Science führt Schritt für Schritt durch einen Python-basierten Analyse-Workflow: Zunächst wird gezeigt, wie man Weight of Evidence (WoE) und Information Value (IV) berechnet, um die Trennschärfe und Richtung einer Variable zu beurteilen. Anschließend werden Population Stability Index (PSI) und ähnliche Metriken eingesetzt, um Verschiebungen in der Variablenverteilung zwischen Trainings- und Scoring-Zeitraum aufzudecken. Praktische Code-Beispiele illustrieren, wie sich diese Checks in eine modellbegleitende Monitoring-Pipeline integrieren lassen. Der Ansatz ist besonders relevant für regulierte Branchen, in denen Modell-Governance und Dokumentationspflichten gelten.