El contenido de fósforo en el acero en un horno de oxígeno básico (BOF) actúa como un indicador de la calidad del acero fabricado. Una cantidad indeseable de fósforo se elimina del acero mediante el proceso de desfosforización. El grado de eliminación de fósforo se captura numéricamente mediante el "índice de partición", dado por la relación entre el %wt de fósforo en la escoria y el %wt de fósforo en el acero. Debido a la presencia de múltiples variables de proceso, a menudo es un desafío predecir el índice de partición en función de las condiciones de operación. En este caso, se aplica una técnica de clasificación robusta basada en datos de máquinas de soporte vectorial de doble mínimo cuadrado (LSTSVM) para clasificar el "índice de partición" en dos categorías ("Alto" y "Bajo") de aceros, indicando un mayor o menor grado de eliminación de fósforo, respectivamente. LSTSVM es una alternativa más simple, robusta y rápida a las máquinas de soporte vectorial de doble (TWSVM) en lo que respecta a clasificaciones binarias basadas en hiperplanos no paralelos. La relación entre el "índice de partición" y la composición química de la escoria y las temperaturas de colada se estudia en base a aproximadamente 16,000 coladas de dos plantas BOF. En nuestro caso, se logra una precisión de modelo relativamente más alta, y LSTSVM funcionó de 1.5 a 167 veces más rápido que otros algoritmos aplicados.