如下，关于Lindorm中时序预测模型训练的例程中，SETTINGS里有三个参数我没搞明白

问题一：

1. group_columns的作用是指定用于分组的列，用于将数据按照指定的列进行分组。在训练时序预测模型时，可以根据需要选择是否创建group_columns列。
2. feat_static_columns的作用是指定静态特征列，即在训练过程中不会发生变化的特征列。这些特征列可以用于模型的训练和预测。
3. context_length相当于指定神经网络的backward_steps，用于确定模型在预测时需要考虑的历史数据长度。较大的context_length可以捕捉更长的历史信息，但也会增加模型的复杂度和计算量。

问题二：
如果文档没有解释清楚，可以尝试查阅其他相关资料或者向Lindorm社区提问以获取更详细的解答。

问题三：
假设time_column的数据间隔是15分钟，预测步长是3，那么group_columns这一列可以是表示时间序列数据的列，例如"timestamp"。这个列的值应该是按照时间顺序递增的整数或日期时间格式。例如，可以使用以下示例数据：

在这个例子中，group_columns列的值是按照时间顺序递增的整数序列。

对于Lindorm中时序预测模型训练的例程，您提到的三个参数的具体含义如下：

1. group_columns：这个参数的作用是用来定义数据中需要进行分组的列。在时序预测中，通常需要对数据进行分组，以便对每个组进行独立的预测。例如，如果您正在预测每个小时的销售额，那么您可以将时间戳作为分组列，以便将数据分为不同的时间组，并对每个组进行预测。在创建表时，您需要确保包含适当的分组列，以便在训练模型时使用。

2. feat_static_columns：这个参数的作用是用来定义静态特征列。静态特征通常是不随时间变化的特征，例如商品的类别、地理位置等。这些特征可以提供有关数据的重要信息，帮助模型更好地进行预测。您需要在训练模型时指定这些列，并在创建表时确保包含它们。

3. context_length：这个参数相当于指定神经网络的backward_steps。它定义了模型在预测当前时间步时考虑的历史时间步的数量。例如，如果您设置context_length为3，则模型将考虑最近3个时间步的历史数据来进行预测。

如果time_column的数据间隔是15分钟，而您的预测步长是3，那么group_columns的例子可以是一组连续的数字，例如1、2、3...。这种序列可以用来表示每个时间间隔的数据分组。在这种情况下，您可以将group_columns参数设置为一个整数列表，该列表包含每个时间间隔的开始数字（例如[1, 4, 7, 10, 13, 16, 19, 22, 25, 28]）。这样可以让模型了解数据的分组方式，并针对每个分组进行独立的预测。

https://help.aliyun.com/document_detail/2401803.html?spm=a2c4g.462398.0.i4

https://help.aliyun.com/document_detail/2401803.html?spm=a2c4g.2399103.0.0.27cb50f1N28QoR#a9b24760225v2 这里文档上有
group_columns是创建表时需要指定的，用于标识时间线；static column是静态特征，就是一些可以让算法辅助学习到的不会随时间变化（静态）的特征，用于提升预测准确率，context_length就是预测时候的历史数据窗口_x005f；group_column是你的时间线的tag，具体数据模型可以参考 https://help.aliyun.com/document_detail/182276.html?spm=a2c4g.180921.0.0.30db33efaFGmdV—此回答来自钉群“Lindorm AI 邀测支持群”