由出发地预测目的地的模型是一个常见的机器学习问题，它可以帮助我们根据一些特征来预测一个人或物体可能的目的地。在本文中，我们将使用Python来构建一个简单的模型来解决这个问题。

首先，我们需要准备一些数据来训练我们的模型。假设我们有一些人的出发地和目的地的数据，我们想要根据出发地来预测目的地。我们可以用一个二维数组来表示这些数据，其中每一行代表一条数据，第一列是出发地，第二列是目的地。下面是一个示例数据：

data = [
    ['北京', '上海'],
    ['上海', '广州'],
    ['北京', '深圳'],
    ['广州', '深圳'],
    ['上海', '北京']
]

接下来，我们需要将这些数据转换为模型可以处理的格式。我们可以将出发地和目的地分别转换为数字，这样模型可以更好地处理它们。我们可以使用LabelEncoder来实现这个转换：

from sklearn.preprocessing import LabelEncoder

def prepare_data(data):
    encoder = LabelEncoder()
    data_encoded = []
    for row in data:
        encoded_row = [encoder.fit_transform(row[:-1]), encoder.transform(row[1:])]
        data_encoded.append(encoded_row)
    return data_encoded

data_encoded = prepare_data(data)

现在我们已经准备好数据了，我们可以构建我们的模型了。在这个问题中，我们可以使用一个简单的决策树模型来预测目的地。我们可以使用DecisionTreeClassifier来构建决策树模型，并用准确度来评估模型的性能：

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score
from sklearn.model_selection import train_test_split

def train_model(data):
    X = [row[0] for row in data]
    y = [row[1] for row in data]
    X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
    
    model = DecisionTreeClassifier()
    model.fit(X_train, y_train)
    
    y_pred = model.predict(X_test)
    accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
    
    return model, accuracy

model, accuracy = train_model(data_encoded)
print('模型准确度：', accuracy)

现在我们已经训练好了模型，并且评估了它的性能。我们可以使用这个模型来预测一个新的出发地对应的目的地。下面是一个示例：

def predict_destination(model, encoder, departure):
    departure_encoded = encoder.transform([departure])
    destination_encoded = model.predict([departure_encoded])
    destination = encoder.inverse_transform(destination_encoded)
    return destination[0]

departure = '北京'
destination = predict_destination(model, encoder, departure)
print('{}的目的地可能是{}'.format(departure, destination))

以上就是使用Python构建由出发地预测目的地的模型的示例。通过准备数据、构建模型和预测新的目的地，我们可以使用这个模型来解决类似的问题。当然，这只是一个简单的示例，实际的模型可能需要更多的特征和更复杂的算法来达到更好的性能。

erDiagram
    PERSON <-- DEPARTURE
    PERSON <-- DESTINATION
    DEPARTURE ||--|{ DESTINATION : has

综上所述，由出发地预测目的地的模型是一个常见的机器学习问题。通过使用Python的机器学习库，我们可以很容易地构建一个简单的模型来解决这个问题。希望本文能够帮助你理解如何使用Python构建这样的模型，并且能够在你的实际问题中提供一些启示。