学習時間は、「モデルの構築」と「学習精度の計算」にかかった時間です。
「モデルの構築」とは、あるアルゴリズムに対して、あるハイパーパラメータを設定し、学習データをすべてフィッティング（学習）させる作業のことです。
また「学習精度の計算」とは、あるアルゴリズムに対して、あるハイパーパラメータを設定し、交差検証を実施することです。 この２つの作業の合計時間が「学習時間」です。
注意点として、この学習時間は「あるアルゴリズムが学習開始から終了までかかった時間ではない」ということです。
あくまでも「あるモデル（その時点でのベストモデル）を構築し、精度を計算するまでにかかった時間」です。