AUC以外をみたら、全体的に0.75程度であり、あまり性能が良いとは言えないかな？
確かに、AUC以外の指標をみると、モデルの性能があまり高くない可能性があります。特に正確度（Accuracy）や適合率（Precision）、再現率（Recall）が全体的に0.75程度であり、これらの値はランダムな分類器の場合と比較しても特に高いとは言えません。ただし、F1スコアは適合率と再現率のバランスを考慮するため、それほど悪くはないかもしれません。
このような場合、モデルの性能向上のためには、特徴量の選択やエンジニアリング、ハイパーパラメータのチューニング、異常値の処理など、さまざまなアプローチを検討することが重要です。また、モデルの選択自体も重要であり、他のアルゴリズムやアンサンブル手法を試してみることも検討すべきです。