estimator = GridSearchCV(estimator, param_grid=param_dict, cv=4)

`estimator = GridSearchCV(estimator, param_grid=param_dict, cv=4)`是使用网格搜索和交叉验证进行模型选择和调优的代码。

在这段代码中，`GridSearchCV`是一个用于模型选择和调优的类，它会遍历给定的参数网格，并使用交叉验证来评估每个参数配置的性能。

具体解释如下：

- `estimator`：传入的预估器对象，即KNN分类器的实例。
- `param_grid`：要调优的超参数字典，包含KNN分类器中的`n_neighbors`参数的不同取值。
- `cv`：交叉验证的折数，这里设置为4折交叉验证。

通过将预估器对象、超参数字典和交叉验证折数传入`GridSearchCV`类的构造函数，可以创建一个用于模型选择和调优的网格搜索对象。

接下来，调用网格搜索对象的`fit()`函数，将训练集数据传入进行模型训练和选择最佳超参数。

在训练过程中，网格搜索对象会遍历超参数字典中的所有参数组合，并使用交叉验证来评估每个参数配置的性能。最后，它会选择具有最佳性能的超参数配置，并将其应用于最终的模型。

要获取最佳超参数配置，可以通过访问网格搜索对象的`best_params_`属性。例如，可以使用`estimator.best_params_['n_neighbors']`来获取最佳的邻居数量。

注意，网格搜索和交叉验证是一种常用的模型选择和调优技术，通过系统地搜索超参数空间，可以帮助找到最佳的模型配置，提高模型的性能。