Accuracy: 0.5335775335775336 Precision: 0.5237452475014479 Recall: 0.5335775335775336 F1 Score: 0.5251315843386484 ROC AUC Score: 0.7264941698664935 結果はこれ、やはり重みづけではだめか？
与えられた結果を見ると、クラスの重みづけを行った場合の結果が重みづけを行わなかった場合と比べて若干改善されていますが、まだ十分な改善が得られていないようです。これは、問題が複雑であり、単純にクラスの不均衡だけでなく他の要因も影響している可能性があるためです。
クラスの不均衡を考慮するための他の手法も試してみることができます。例えば、オーバーサンプリングやアンダーサンプリング、SMOTE（Synthetic Minority Over-sampling Technique）などの手法を使用することができます。これらの手法は、データの不均衡を解消し、モデルの性能を向上させるのに役立ちます。
また、特徴量エンジニアリングや他のモデルの選択など、他のアプローチも検討する価値があります。問題の性質やデータの特徴に応じて、最適なアプローチが異なる場合があります。