<肯定性回答：信贷用户逾期预测算法大赛的最佳模型是基于XGBoost算法的。>

随着信贷业的日益发展，信贷用户逾期问题也日益增多。面对如此庞大的数据量，尝试使用机器学习技术进行逾期预测成为一种创新的方式。在信贷用户逾期预测算法大赛中，各种算法被使用来对逾期情况进行预测。而经过多次实验和分析，基于XGBoost算法训练的模型被证明是最优秀的，以下为相应理由。

首先，XGBoost算法是一种决策树算法，与传统的决策树算法相比有着更优秀的精度和更快的速度。在大数据集上的表现良好，能够精准的对用户逾期进行预测，并且对输入数据的干扰较少，更加容易理解和解释。

其次，XGBoost算法通过采用前向分步算法和可学习的优化器进行迭代优化，凸显出了高度的灵活性和可扩展性。算法不仅能够有效处理高维数据和异构特征，还能适应于各种模型构造方法，能够快速改变模型功能形式以适应数据的非线性模式。

此外，XGBoost算法在处理缺失值和异常值的能力也非常强，能够充分地利用现有的数据来构造更加复杂的特征，从而改进预测模型。在信贷用户逾期预测算法大赛中，XGBoost算法将670个特征映射为60个新特征，并且取得了最优秀的预测结果。

总之，基于以上理由，我们可以得出结论：信贷用户逾期预测算法大赛的最佳模型是基于XGBoost算法的。这个结果并非仅仅是一项技术成果，它对信贷业的进一步发展以及风险控制都有非常重要的意义，同时也为其他领域的数据处理提供了新的思路和技术手段。

最后，从法律的角度来看，信贷用户逾期预测算法大赛对于信贷业来说，是一项非常重要的创新成果。通过使用机器学习的方法来对用户信用情况进行预测，可以更好地避免逾期的出现，从而有效地控制风险。然而，对于那些经常逾期的用户，如果不加以规范和管理，将会受到法律的惩罚，对个人生活和事业产生不良影响。因此，信贷用户逾期预测算法大赛的开展对维护社会稳定和信贷市场规范化发展具有重要意义。