對于這個問題，我們主要需要分析的是 `scikit-learn` 中 `linear_model` 模塊和 `statsmodels.formula.api` 的功能與特性。以下是對各選項的專業(yè)分析：

- **A: `import statsmodels.formula.api`中使用的是隨機梯度下降法**
- `statsmodels.formula.api` 是一個用于統(tǒng)計建模的庫，提供廣泛的統(tǒng)計模型和方法，包括普通最小二乘法（OLS）、廣義線性模型（GLM）等。不過，它不是專門用來實現(xiàn)隨機梯度下降（SGD）算法的。因此此選項不正確。

- **B: `from sklearn import linear_model`使用的是正則化法**
- `scikit-learn` 的 `linear_model` 模塊確實提供了多種線性模型，包括帶有正則化的模型如 `Ridge` 和 `Lasso`，但并不僅限于正則化法。此選項不全面。

- **C: `from sklearn import linear_model`使用隨機梯度下降法、正則化法、OLS等算法的綜合**
- `scikit-learn` 的 `linear_model` 模塊是非常全面的，其中確實包含了多種算法，包括`SGD`（隨機梯度下降法）、`Ridge` 和 `Lasso`（用于正則化）、`LinearRegression`（實現(xiàn)OLS）等。因此，該選項是正確的。

- **D: `sklearn`中的每個模型只能使用一種算法**
- 這個說法是不準確的。一個模型可能實現(xiàn)一種算法，但 `sklearn` 的不同模型可以使用多種優(yōu)化和學習算法來實現(xiàn)。`linear_model` 包含了多種不同的模型和算法。因此該選項不正確。

**正確答案是：C**。

> `scikit-learn` 中的 `linear_model` 模塊提供了不同類型和用途的算法，包括隨機梯度下降、正則化方法（如 Ridge 和 Lasso）以及 OLS 等，這種整合性質使其非常靈活和全面。