Featurization using identifier column

Can you kindly provide more information on the below mentioned under the featurization step:
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-auto-train-forecast#configure-experiment

"Create features based on time series identifiers to enable fixed effects across different series"

What kind of features are these? Can you provide a simple example?
Do you have any literature references?

Thank you for your help

リンクされている Azure Machine Learning AutoML forecasting のドキュメントから始め、時系列識別子に基づく特徴量について引用されている説明を見つけてください。ドキュメントでこれらの特徴量が何であるかを説明し、簡単な例を含め、関連する文献を参照していれば完了です。

索引モデルが issue の本文から書いたものです。