Se presenta un estudio sistemático sobre la discretización del ángulo de incidencia en modelos sustitutos obtenidos con regresión de vectores de soporte (SVR). El problema abordado en este trabajo surge de la dependencia de los coeficientes de reflexión en el ángulo de incidencia. Mientras que los coeficientes directos suelen ser estables con el ángulo de incidencia, este no es el caso con los coeficientes cruzados, lo que se traduce en el comportamiento de la componente de polarización cruzada del patrón de radiación. Por lo tanto, evaluar correctamente esta influencia y minimizar la distorsión del patrón de radiación permiten entrenar modelos sustitutos SVR por ángulo de incidencia sin penalizar la precisión en la predicción del campo lejano. Los resultados mostrados en este trabajo son directamente relevantes para mejorar el rendimiento computacional de los SVR aplicados al diseño de reflectarrays, ya que permiten reducir la dimensionalidad de los modelos generando modelos sustitutos por ángulo de incidencia en lugar de incluir los ángulos de incidencia como variables de entrada. Además, destaca la importancia de una adecuada discretización de los ángulos de incidencia para una predicción correcta del patrón de polarización cruzada para su posterior optimización, especialmente para aplicaciones espaciales avanzadas con requisitos estrictos de polarización cruzada.