Learning Forecastでは、ハイパーパラメータの探索を行う場合、各アルゴリズムが持つハイパーパラメータそれぞれについて、学習設定で指定した条件を含め、必要な条件検討数に応じてモデルを作成、次に精度の比較を行いアルゴリズムごとにベストモデルを選ぶようになっています。そのため作成するモデルの数は、アルゴリズムのハイパーパラメータの数などによっても異なります。
「Deep Learning」や「SVM」「XGBoost」「LightGBM」といったアルゴリズムではハイパーパラメータの数が多いので、他のアルゴリズムよりも多くのモデルを内部で作成しています。