我已经使用 Python 中的机器学习模型训练了一个模型，用于预测日常物品的销售，例如日常汽车销售。现在我得到了新的时间真实数据（时间序列数据）。我想重新训练我的模式。有一些问题：

1. 我应该使用多少数据来重新训练模型，即数据的时间范围是多少，或者我应该何时重新训练我的模型。例如使用新的一天或一周等数据来重新训练模型。

2. 如果我想将新数据用于重新训练模型，新数据的条件是什么。

3. 如何评估新训练模型的稳定性，以及如何知道新模型的异常预测。