def read_dl_classifier_data_set(preprocessedFolder):

这个函数的作用是从指定文件夹中读取预处理过的深度学习分类器数据集。具体实现需要根据数据集的具体格式来编写代码。下面是一个示例，假设数据集是以NumPy数组的形式保存在文件中的：

import numpy as np
import os

def read_dl_classifier_data_set(preprocessedFolder):
    # 获取文件列表
    file_list = os.listdir(preprocessedFolder)
    
    # 初始化数据集
    data_set = []
    
    # 逐个读取文件并添加到数据集中
    for file_name in file_list:
        file_path = os.path.join(preprocessedFolder, file_name)
        if os.path.isfile(file_path) and file_name.endswith('.npy'):
            data = np.load(file_path)
            data_set.append(data)
    
    # 将数据集转换为NumPy数组
    data_set = np.array(data_set)
    
    return data_set

这个函数假设数据集中的每个样本都保存在一个NumPy数组中，并将所有样本保存在单独的文件中。函数首先获取指定文件夹中的文件列表，然后逐个读取每个文件，将其中的数据添加到数据集中。最后，函数将数据集转换为NumPy数组并返回。请注意，这只是一个示例，实际实现可能需要更复杂的代码，具体取决于数据集的格式和存储方式。