创建一个用于推荐旅游目的地的分类模型。
一组旅游目的地和它们的特征，如地理位置、气候、历史遗迹等。
创建一个用于推荐旅游目的地的分类模型的步骤如下：

1. 收集旅游目的地的数据，并确定每个目的地的特征，如地理位置、气候、历史遗迹等。

2. 将数据分为训练和测试集。训练集将用于训练模型，测试集将用于评估模型性能。

3. 使用适当的特征选择方法来确定哪些特征对目的地分类更重要。比如可以使用信息增益或方差阈值来选择最佳特征。

4. 确定分类算法。常用的算法有决策树、支持向量机、朴素贝叶斯等。

5. 使用训练集训练选择的分类算法。

6. 使用测试集评估模型性能，并调整算法参数以提高分类准确率。

7. 将最终训练好的模型部署到实际应用中，利用用户提供的特征来推荐最佳目的地。

需要注意的是，随着时间变化，目的地的特征也可能发生变化，因此需要使用周期性地更新数据和模型。