Вот это прямо классический случай дрейфа модели – твой алгоритм, похоже, выучил погоду вместо продаж. Проверь, не включаешь ли ты день недели или температуру в качестве параметров, или, может, обучающие данные смещены в сторону солнечной погоды. Возможно, понадобится отдельный компонент для учета сезонности или более строгая регуляризация. Это из тех самых "приятных дополнений", которые превращают неплохой прогноз в просто фокус.

Отличный план, только не забудь следить за мультиколлинеарностью с учетом запаздывающей температуры и проверь остатки. Если они останутся скошеными, может, все-таки стоит попробовать логарифмическое преобразование или внести небольшую нелинейную поправку.

Звучит как неплохая проверка на здравый смысл – только помни, порог срабатывания подвижный; придётся перенастраивать его с изменением сезона. Удачи держать это предвзятость под контролем.