def fetch_dataset(): dataset = fetch_lfw_people( min_faces_per_person=100) # labelled faces in the wild data with users more than 100 faces return dataset，该函数中，我希望对dataset中的图像进行预处理

如果你希望对 `fetch_lfw_people` 函数返回的数据集中的图像进行预处理，你可以在 `fetch_dataset` 函数中添加代码来实现。具体来说，你可以使用 `preprocessing` 模块中提供的一些函数来进行图像预处理，例如 `scale` 函数可以将图像像素值缩放到 [0, 1] 的范围内，`normalize` 函数可以对图像进行标准化处理，等等。

以下是一个示例代码，演示如何使用 `scale` 函数对 `fetch_lfw_people` 函数返回的数据集中的图像进行预处理：

from sklearn.datasets import fetch_lfw_people
from sklearn import preprocessing

def fetch_dataset():
    dataset = fetch_lfw_people(min_faces_per_person=100)
    # 对图像进行预处理
    dataset.images = preprocessing.scale(dataset.images)
    return dataset

在这个代码中，`preprocessing.scale` 函数被用来对图像进行缩放处理，使其像素值都在 [0, 1] 的范围内。这个函数会返回经过缩放处理的图像数据，然后将其赋值给 `dataset.images` 属性，从而实现了对图像的预处理。

当然，你也可以使用其他的预处理函数，具体要根据你的需求来选择。需要注意的是，不同的预处理函数可能需要不同的参数设置，需要仔细阅读函数文档并进行相应的设置。