评估通过Apriori算法生成的规则的质量可以通过以下几个方面进行：

支持度（Support）：支持度是指规则在所有事务中出现的频率。支持度高表示规则具有较强的普适性。一般来说，支持度越高，规则的质量越好。

置信度（Confidence）：置信度是指规则的准确性。置信度高表示规则的预测准确性较高。一般来说，置信度越高，规则的质量越好。

提升度（Lift）：提升度是指规则的增益度，即应变量与自变量之间的相关性。提升度大于1表示规则的预测效果比随机效果更好，提升度越大，规则的质量越好。

卡方检验（Chi-square test）：通过卡方检验可以评估规则之间的相关性。较高的卡方值表示规则之间的相关性更强，规则的质量更高。

综合考虑以上几个指标，可以对通过Apriori算法生成的规则的质量进行综合评估，选择最优质的规则作为最终结果。