Данная схема относится к варианту "Бэггинг". Бэггинг (Bagging) представляет собой метод построения ансамблей моделей, при котором один и тот же алгоритм обучается на различных подвыборках данных. Затем результаты всех моделей комбинируются, например, путем усреднения, для получения окончательного прогноза. Такая схема позволяет усреднить "ошибки" отдельных моделей, что может привести к улучшению качества предсказаний. Основная идея бэггинга заключается в использовании метода "bootstrap". Bootstrap - это случайное выборка с возвратом. Это означает, что каждая подвыборка создается путем случайного выбора объектов из исходной выборки с заменой. Таким образом, некоторые объекты могут попасть в подвыборку несколько раз, в то время как другие могут быть пропущены. Это позволяет создавать разнообразные подвыборки данных для обучения каждой модели в ансамбле. Таким образом, схема, описанная в вопросе, является классическим примером применения бэггинга для построения ансамблей моделей.