季节性——数据在固定间隔内重复出现的模式，如每日或每年的周期——通过要求显式考虑这些周期性趋势的技术，显著影响模型选择。如果数据集表现出季节性，忽略它的模型将产生较差的预测，因为它们无法区分随机波动和系统模式。例如，在具有假期高峰的每月销售数据上训练的线性回归模型将无法预测未来的峰值，因为它将时间视为线性特征，而忽略了重复出现的结构。相反，具有内置季节性成分的模型，如 SARIMA（季节性 ARIMA）或 Prophet，是更好的选择。这些模型将数据分解为趋势、季节性和残差成分，使它们能够捕获和推断周期性行为。
在选择模型时，开发人员必须首先通过诸如自相关图或傅里叶分析之类的方法来检测季节性。例如，在月度数据中，滞后 12 处的强自相关性表明存在年度季节性。像 SARIMA 这样的模型通过添加季节性参数（例如，季节性差分或自回归项）来扩展 ARIMA，但这需要调整额外的超参数，从而增加了复杂性。或者，如果显式地设计与时间相关的特征（例如，月份、星期几），则像 XGBoost 这样的基于树的模型可以处理季节性。例如，预测每小时的能源需求可能需要像“小时”或“是否周末”这样的特征，以帮助模型学习每日和每周的周期。如果没有这些特征，模型可能会将季节性高峰误解为噪声，从而导致性能下降。
最后，季节性影响模型简单性和准确性之间的权衡。虽然 SARIMA 或 Prophet 对于强烈的季节性模式是稳健的，但对于具有微弱或多个重叠周期的数据集（例如，具有每日和每周趋势的每小时数据），它们可能过于复杂。在这种情况下，混合方法——例如，在使用更简单的模型之前使用 STL 分解来消除季节性——可能会平衡性能和计算成本。此外，由于延迟约束，实时应用程序可能更喜欢轻量级模型（例如，指数平滑）而不是较重的季节性模型。选择正确的方法取决于在探索性分析期间清楚地量化季节性影响，并验证模型泛化到观察到的周期之外的能力。